基于机器学习的机票购买决策预测系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 基础知识 | 第16-24页 |
| 2.1 时间序列算法 | 第16-18页 |
| 2.2 随机森林算法 | 第18-21页 |
| 2.3 模型的评估 | 第21-24页 |
| 第三章 基于机器学习的机票购买决策的短期预测 | 第24-35页 |
| 3.1 数据处理 | 第24-26页 |
| 3.2 构建购买决策预测模型 | 第26-30页 |
| 3.2.1 新增特征值 | 第26-28页 |
| 3.2.2 定义类变量规则 | 第28-29页 |
| 3.2.3 类变量规则-随机森林模型预测 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-35页 |
| 第四章 基于机器学习的机票价格的长期预测 | 第35-51页 |
| 4.1 数据处理 | 第35页 |
| 4.2 构建机票价格预测模型 | 第35-40页 |
| 4.2.1 时间序列算法对机票价格的初步预测 | 第36-38页 |
| 4.2.2 随机森林回归算法对残余误差的预测 | 第38-39页 |
| 4.2.3 时间序列-随机森林组合算法的预测 | 第39-40页 |
| 4.3 实验结果 | 第40-47页 |
| 4.4 两种购买决策工具的比较和分析 | 第47-48页 |
| 4.5 组合算法优化 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 系统的设计和实现 | 第51-63页 |
| 5.1 系统设计的基本原则 | 第51-52页 |
| 5.2 系统的架构 | 第52-54页 |
| 5.3 系统各模块的实现 | 第54-58页 |
| 5.3.1 系统登录模块实现 | 第54页 |
| 5.3.2 预测管理模块实现 | 第54-56页 |
| 5.3.3 数据管理模块实现 | 第56-57页 |
| 5.3.4 用户管理模块实现 | 第57-58页 |
| 5.4 系统运行及效果 | 第58-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 进一步研究方向 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
