| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 旅游预测的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 旅游客流量预测常用的方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 旅游客流量预测新趋势 | 第12-13页 |
| 1.2.3 旅游客流量预测目前存在的不足 | 第13页 |
| 1.3 研究目标 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要技术和组织结构 | 第14-18页 |
| 1.4.1 论文主要技术架构介绍 | 第14页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第14-18页 |
| 第二章 多因素旅游景点客流智能预测方法相关理论介绍 | 第18-30页 |
| 2.1 人体舒适度对客流量的影响及人体舒适度概念 | 第18-20页 |
| 2.2 趋势线——直线内插值法 | 第20页 |
| 2.3 月平均法划分旅游季 | 第20-21页 |
| 2.4 反向传播神经网络(BPNN)基本理论 | 第21-27页 |
| 2.4.1 Artificial Neural Network(ANN) | 第21-23页 |
| 2.4.2 Back Propagation Neural Network(BPNN) | 第23-27页 |
| 2.5 波动率系数预测模型 | 第27-30页 |
| 第三章 景区客流规律分析 | 第30-40页 |
| 3.1 景点人体舒适度与客流量相关性分析 | 第30-33页 |
| 3.2 天气情况对客流量的影响分析 | 第33-34页 |
| 3.3 景点客流波动的多时间尺度分析 | 第34-38页 |
| 3.4 特殊因子对景点客流影响分析 | 第38-40页 |
| 第四章 景点智能客流预测MSFNN的提出及应用 | 第40-52页 |
| 4.1 旅游景点客流智能预测方法MSFNN的提出 | 第40-42页 |
| 4.2 景点客流智能预测方法MSFNN的应用 | 第42-49页 |
| 4.3 模型方法对比与性能评价 | 第49-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第60页 |
