摘 要
随着大数据技术的迅猛发展，旅游市场的需求预测逐渐从传统统计方法转向数据驱动的智能化分析。本研究旨在构建一种基于大数据的旅游市场需求预测模型，以提高预测精度并为旅游行业决策提供科学依据。研究整合了多源异构数据，包括游客行为数据、社交媒体数据及宏观经济指标，并采用深度学习算法中的长短期记忆网络（LSTM）对时间序列特征进行建模，同时结合注意力机制优化关键变量的权重分配。实验结果表明，该模型在预测准确性和鲁棒性方面显著优于传统方法，其均方误差（MSE）降低了约25%。此外，模型能够动态捕捉市场趋势变化和突发事件对需求的影响，展现出较强的适应能力。本研究的主要创新点在于将多源数据与深度学习技术深度融合，突破了单一数据来源的局限性，为旅游市场需求预测提供了新思路，同时也为相关领域的智能化应用奠定了理论和技术基础。关键词：旅游市场需求预测 大数据 深度学习 长短期记忆网络（LSTM） 多源异构数据
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 2
1.1 研究背景与意义 2
1.2 国内外研究现状分析 2
第二章 大数据在旅游市场中的应用基础 3
2.1 旅游市场需求数据的特征分析 3
2.2 大数据技术在旅游市场的适用性 3
2.3 数据驱动的预测模型构建框架 4
第三章 预测模型的设计与实现 5
3.1 模型核心算法的选择与优化 5
3.2 数据预处理与特征提取方法 5
3.3 模型验证与性能评估体系 6
第四章 实证分析与案例研究 7
4.1 典型旅游市场的数据采集与整理 7
4.2 基于大数据的预测结果分析 7
4.3 模型应用效果与改进建议 8
结 论 9
致 谢 10
参考文献 11
原创性声明 12
版权使用授权书 12
