發(fā)布時間：2019-12-04 08:54

【摘要】：本論文根據(jù)旅游地理經(jīng)濟(jì)分析預(yù)測管理需求，就基于支持向量機(jī)的空間數(shù)據(jù)挖掘分類或回歸的理論與方法以及在旅游地理經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用展開了系統(tǒng)研究，，建立了基于支持向量機(jī)的空間數(shù)據(jù)分類或回歸挖掘模型與算法、特征選擇算法，設(shè)計實現(xiàn)了面向旅游地理經(jīng)濟(jì)應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘軟件。主要內(nèi)容如下： （1）提出了SVM若干算法。通過組合優(yōu)化方法和最小二乘方法，以及多分類支持向量機(jī)方法，提出了MC-COLS-SVM分類機(jī)算法；通過組合優(yōu)化方法，以及減少約束，降低問題復(fù)雜度，提出了組合優(yōu)化COLS-BSVR回歸機(jī)算法。提出了對于支持向量回歸機(jī)特征選擇的算法，并進(jìn)行了實證分析。 （2）構(gòu)建了基于支持向量機(jī)的空間數(shù)據(jù)挖掘理論與方法體系。研究設(shè)計了基于支持向量機(jī)的空間數(shù)據(jù)挖掘工作流程與框架以及實現(xiàn)方法；基于MC-COLS-SVM多分類組合優(yōu)化思路，設(shè)計了空間數(shù)據(jù)分類算法；基于COLS-BSVR組合優(yōu)化最小二乘支持向量回歸機(jī)思路，設(shè)計了空間數(shù)據(jù)回歸算法。 （3）提出了時政指數(shù)、景區(qū)景點(diǎn)分布指數(shù)，并成功應(yīng)用于旅游地理經(jīng)濟(jì)分析之中。通過對旅游收入、游客人數(shù)、時政指數(shù)、景區(qū)景點(diǎn)分布指數(shù)、GDP、CPI等變量時間序列的統(tǒng)計描述分析及其它們對旅游地理經(jīng)濟(jì)影響分析，提取了旅游地理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)特征，設(shè)計了相應(yīng)的旅游地理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。 （4）建立了基于支持向量機(jī)的旅游地理經(jīng)濟(jì)預(yù)測模型。基于提出的COLS-BSVR支持向量回歸機(jī)算法，建立了基于支持向量機(jī)的旅游地理經(jīng)濟(jì)分析預(yù)測數(shù)學(xué)模型；設(shè)計了數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)構(gòu)造模式，驗證了模型與模式的有效性。 （5）建立了基于支持向量機(jī)的旅游地理經(jīng)濟(jì)風(fēng)險管理模型�；�于設(shè)計的空間數(shù)據(jù)分類算法、回歸算法以及特征選擇算法，結(jié)合旅游地理經(jīng)濟(jì)特征敏感性分析，建立了風(fēng)險管理數(shù)學(xué)模型，驗證了模型的有效性。 （6）設(shè)計并實現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的旅游地理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘軟件。該數(shù)據(jù)挖掘軟件分三層結(jié)構(gòu)構(gòu)建；各種數(shù)據(jù)采集預(yù)處理后，存入旅游地理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，通過基于支持向量回歸機(jī)的算法運(yùn)算，生成預(yù)測信息，供分析決策參考。 該論文有圖51幅，表44個，參考文獻(xiàn)116篇。
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F590;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2569556