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旅游突发事件信息模式分析与预测研究
  • 项目名称：旅游突发事件信息模式分析与预测研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60773112
  • 申请代码：F020508
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：杜军平
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：北京邮电大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

随着国民经济的快速发展，近年来旅游业正在持续增长，旅游服务设施负担过重、旅游服务质量和安全问题日趋严重，亟待对旅游突发事件的信息模式分析和预测预警理论进行研究。本项目在以往科学研究的基础上，提出旅游突发事件信息模式的概念，采用量子计算数据挖掘、模式识别和Agent等方法，探索旅游突发事件的时空模式，挖掘突发事件与旅游状态、旅游负载、突发事件的前兆因素之间的动态变化规律；探寻针对旅游突发事件这一类具有多样性、高维性、不完全性、半结构化的信息的类别分析方法与比较策略，识别能量积累型旅游突发事件和放大型突发事件；提出并建立旅游突发事件的能量积累和放大模型、伤亡估算模型以及突发事件发生、发展的定量预测模型，并通过量子进化和自组织数据挖掘算法对模型进行优化；提出并建立基于多Agent的旅游突发事件预测预警的理论体系与策略，为旅游突发事件的智能分析和预测提供科学准确的决策依据。

中文主题词： 旅游突发事件；模型；分类；量子数据挖掘；预测预警
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 13
  • 14
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
基于神经网络的旅游突发事件预警研究
图像识别技术在智能导游系统中的应用
分布式抽样关联规则挖掘算法的研究
关联规则挖掘在旅游突发事件预测中的研究
颜色特征的图像分类技术研究
Distributed Control of Multi-agent system with Second-order agent dynamics and Delay-dependent Commu
基于WebService的移动终端在矿山中的应用
基于广义超曲面树搜索的分类算法
基于人工免疫算法的旅游突发事件预警研究
旅游突发事件智能决策支持系统研究
Design and Implementation of Active Information Service system
Association Rule Mining Based on the Semantic Categories of Tourism Information
假日旅游流量预测模型的研究
会议论文
Consensus Problem of Multiple Inertial Agents with Fixed and Switching Topologies
Research on Distributed Data Mining Based On Multi-Agent
Study on Inforamtion Classification of Tourism Emergency Events
Tourism Emergency Entanglemant Analysis Based on FP-Tree Algorithm
Tourism Unexpected Incidents Forecasting Support System Based on BDI Agent
Tourism Information Service Framework in Communities
A New Classification Algorithm Based On RGH-Tree Search
Research on Vertical Search Engine of Intelligent Tourism System
Flocking for Multi-Agent Systems with Switching Topology in a Noisy Environment
The Establishment of Tourism Holiday Flow Prediction Model
The Realization of Distributed Sampling Association Rule Mining Algorithm in Tourism
Design and Research of Tourism Emergency Model Based on Data Mining
Study on Tourism Grey Forecast System based on Multi-Agent
Constructing Tourism Association Words Set Based on Association Rule Mining
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