近年來,鄉(xiāng)村休閑旅游行業(yè)發(fā)展迅猛。由最初的“一村一品”到如今的美麗鄉(xiāng)村建設(shè),行業(yè)形態(tài)在不斷更新發(fā)展。在鄉(xiāng)村休閑旅游行業(yè)高速發(fā)展的同時,行業(yè)的管理和規(guī)劃也面臨更大的挑戰(zhàn)。結(jié)合該行業(yè)的現(xiàn)狀與需求,本課題利用數(shù)據(jù)分析技術(shù),通過整合實(shí)時客流信息、網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù),以及利用當(dāng)?shù)卣峁┑泥l(xiāng)村休閑游基本信息來構(gòu)建鄉(xiāng)村休閑產(chǎn)業(yè)決策支撐平臺,以此助力鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)的建設(shè)與經(jīng)營。本文將結(jié)合課題,具體分析本決策支撐平臺的架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),并對本平臺的關(guān)鍵性技術(shù)進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容包括:平臺系統(tǒng)架構(gòu)的分析、旅游行業(yè)短期客流量預(yù)測模型的研究以及本平臺網(wǎng)頁防篡改方案的研究與實(shí)現(xiàn)。首先,對決策支撐平臺的架構(gòu)進(jìn)行分析,并介紹核心功能組件,引出本文主要的研究問題—短期客流量預(yù)測模型與網(wǎng)頁防篡改技術(shù)。然后,通過分析旅游行業(yè)客流量變化規(guī)律,結(jié)合當(dāng)前主流的預(yù)測模型對客流量預(yù)測進(jìn)行研究。對傳統(tǒng)的季節(jié)指數(shù)調(diào)整法進(jìn)行了分析,提出通過優(yōu)化權(quán)重的方案來加強(qiáng)補(bǔ)償系數(shù)的效果,進(jìn)而提高預(yù)測模型的精度,并通過理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)的方式對改進(jìn)方案進(jìn)行了驗(yàn)證。最后,對本平臺安全性體系架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),研究當(dāng)前主流的頁面防篡改技術(shù),結(jié)合平臺具體需求,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１決策支撐平臺系統(tǒng)架構(gòu)圖??該平臺的架構(gòu)分析如下：??１．?dāng)?shù)據(jù)采集模塊：本模塊為整個決策支撐平臺提供數(shù)據(jù)來源

商戶、監(jiān)管者），指導(dǎo)鄉(xiāng)村休閑旅游產(chǎn)業(yè)的建設(shè)與經(jīng)營。??３．３平臺主要功能組件介紹??決策平臺從整體架構(gòu)上如圖３－１可分為：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊以及??數(shù)據(jù)展示模塊。各模塊主要功能組件如圖３－２所示：??〔數(shù)據(jù)展示??數(shù)?＂Ｔ?：?＿?模塊??據(jù)??§?ｍＫｍ?．??安訪ｉ?、數(shù)據(jù)分析??全、口］?￣１一￣ｍ１?．模塊??防控Ｉ?乂??Ｓ?１數(shù)據(jù)采集??組組一？投塊??件件繁?＾?Ｊ??采??集??組?吩??＃?Ｗ??圖３－２決策支撐平臺主要功能組件與各模塊之間的關(guān)系圖??本平臺各功能組件按模塊化設(shè)計(jì)原則實(shí)現(xiàn)，由于行業(yè)特點(diǎn)，各組件可能分屬??于不同地方，本節(jié)針將介紹各組件主要實(shí)現(xiàn)的功能。??３．３．１數(shù)據(jù)采集組件??聚合數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)統(tǒng)一訪問接口，為決策平臺提供數(shù)據(jù)來源。作為本決策??支撐平臺的數(shù)據(jù)來源之一，數(shù)據(jù)采集組件通過在休閑游產(chǎn)業(yè)當(dāng)?shù)卮罱ㄏ嚓P(guān)軟硬件??設(shè)備，實(shí)時記錄客流量信息，并利用網(wǎng)頁埋點(diǎn)的方式上報(bào)游客瀏覽事件，當(dāng)前本??組件主要能夠采集如下數(shù)據(jù)：??１．

圖４－１灰色關(guān)聯(lián)分析流程圖??灰色關(guān)聯(lián)分析法工作流程描述如下：??１．確定待考慮的影響因子；??２．對每個影響因子與輸出序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算；??３．通過關(guān)聯(lián)度的取值進(jìn)行影響因子的二次選擇；??４．最終確定模型需要的影響因子。??４．２．２數(shù)據(jù)預(yù)處理??當(dāng)前待處理的數(shù)據(jù)主要有：客流量信息、天氣的各項(xiàng)指標(biāo)以及網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞的??搜索量。對各指標(biāo)數(shù)據(jù)考慮如下：??１．客流量信息和關(guān)鍵詞搜索量與天氣指標(biāo)相差的量級較大，將會影響分析??效果；??２．氣候的各項(xiàng)指標(biāo)不適合單獨(dú)對客流量變化進(jìn)行分析；??３．各項(xiàng)數(shù)據(jù)都有自己的量綱，不利于數(shù)據(jù)分析。??因此，有必要對數(shù)據(jù)進(jìn)下處理：??

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3087983