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基于Agent和数据挖掘的旅游突发事件预测预警研究的开题报告
【摘要】
随着旅游行业的发展，各种旅游突发事件频繁发生，造成了极大的人员伤亡和经济损失。因此，如何预测和预警旅游突发事件成为了一个重要的研究方向。本研究基于Agent技术和数据挖掘方法，提出了一种旅游突发事件预测预警模型。具体来说，首先利用Agent技术对旅游行业的各个组成部分进行建模；然后通过数据挖掘方法，对各个部分的历史数据进行分析和建模，得到旅游突发事件的预测模型；最后，通过将预测模型和实时数据进行比对，实现旅游突发事件的预警。
【关键词】
Agent技术；数据挖掘；旅游突发事件；预测；预警
【Abstract】
Withthedevelopmentoftourismindustry,varioustourismemergenciesoccurfrequently,causinggreatcasualtiesandeconomiclosses.Therefore,howtopredictandwarntourismemergencieshasbecomeanimportantresearchdirection.BasedonAgenttechnologyanddataminingmethods,thisstudyproposesamodelforpredictingandwarningtourismemergencies.Specifically,first,theAgenttechnologyisusedtomodelvariouscomponentsofthetourismindustry;then,throughdataminingmethods,historicaldataofeachcomponentisanalyzedandmodeledtoobtainapredictivemodeloftourismemergencies;finally,bycomparingthepredictivemodelwithreal-timedata,tourismemergenciescanbewarned.
【Keywords】
Agenttechnology;datamining;tourismemergencies;prediction;warning
【引言】
旅游行业是我国的重要支柱产业，对于促进经济发展和增加就业有着重要的作用。然而，随着旅游行业的发展，各种旅游突发事件也随之增多，例如天灾、人为事故等。这些突发事件不仅会造成人员伤亡和经济损失，还会对旅游市场的信誉和发展产生负面影响。因此，如何预测和预警旅游突发事件已成为旅游行业必须面对的挑战。
传统的预测和预警方法主要依靠专家经验和人工分析，存在预测不准确、效率低下等问题。而随着Agent技术和数据挖掘方法的发展，基于这些技术的旅游突发事件预测预警模型也得到了广泛关注。本研究旨在基于Agent技术和数据挖掘方法，建立一种有效的旅游突发事件预测预警模型，为旅游行业的安全发展提供支持。
【研究内容】
1.Agent技术在旅游行业建模
Agent代表了一个行为良好、自主决策的实体，它能够动态地响应环境变化。因此，Agent技术很适合用于对旅游行业的各个组成部分进行建模，并模拟其运行过程。本研究将利用Agent技术分别对旅游行业的人员、景点、酒店、交通等进行建模，从而实现对旅游行业全过程的模拟。
2.数据挖掘方法在预测突发事件中的应用
数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏规律和信息的过程。在本研究中，将运用分类、聚类和关联等数据挖掘方法，对旅游行业各个部分的历史数据进行分析和建模，从而得到旅游突发事件的预测模型。
3.基于模型的旅游突发事件预警
预测模型建立后，将与实时数据进行比对，如果预测模型的输出与实时数据的差异超过一定阈值，则认为发生了旅游突发事件。此时，系统将发出预警信号，及时通知相关人员进行处置。
【研究意义】
本研究将基于Agent技术和数据挖掘方法，构建旅游突发事件预测预警模型，具有以下重要意义：
1.为旅游行业提供安全保障
预测和预警旅游突发事件有助于旅游部门及时采取措施，最大程度地减少人员伤亡和经济损失，从而为旅游行业的安全发展提供保障。
2.推广Agent技术和数据挖掘方法
本研究将Agent技术和数据挖掘方法有机地结合在一起，为这两种技术的推广和应用提供了一个很好的案例。
3.为未来旅游行业的智能化发展提供支持
基于Agent技术和数据挖掘方法的旅游突发事件预测预警模型为旅游行业的智能化发展提供了思路和支持。
【研究计划】
本研究计划分为以下几个阶段：
1.阶段一：对旅游行业的各个组成部分进行建模，确定模型框架和数据结构。
2.阶段二：对旅游行业各个部分的历史数据进行采集、清洗和处理，并运