云計算環(huán)境下機票價格預(yù)測及任務(wù)分配研究的開題報告

云計算環(huán)境下機票價格預(yù)測及任務(wù)分配研究的開題報告一、選題背景及研究意義隨著物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術(shù)的發(fā)展越來越普及，航空公司借助先進的信息技術(shù)和海量數(shù)據(jù)進行機票價格預(yù)測和任務(wù)分配成為重要的發(fā)展趨勢。以機票價格預(yù)測為例，機票價格的波動性很大，而且價格不僅受到市場與競爭因素的影響，也受到天氣、政治等因素的影響，過去單一的影響因素和回歸模型得到應(yīng)用較多，但隨著數(shù)據(jù)處理能力的增加和機器學(xué)習(xí)等算法的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)被認為更具優(yōu)勢，將大大提高機票價格預(yù)測的精度，提供更好的服務(wù)和收益。任務(wù)分配方面，航空公司的任務(wù)包括限額調(diào)配、時間調(diào)配和機型調(diào)配等，而他們的主要目標(biāo)是減少成本，提高航班利用率，降低延誤率。隨著數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，任務(wù)調(diào)配變得更加精確和高效，能夠更好地滿足乘客和公司的需求。因此，本文的研究旨在運用機器學(xué)習(xí)和云計算技術(shù)進行機票價格預(yù)測和任務(wù)分配，為航空公司提供更合理的價格和任務(wù)分配方案，精確掌握市場趨勢和客戶需求，增加公司收益和乘客滿意度。二、研究內(nèi)容和方法本文的研究內(nèi)容包括機票價格預(yù)測和任務(wù)分配，具體如下：（一）機票價格預(yù)測1.分析機票價格的影響因素，確定模型的特征2.將歷史數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練集，利用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建機票價格預(yù)測模型3.將測試數(shù)據(jù)放入模型中進行預(yù)測，得到機票價格的預(yù)測值4.對模型進行評估和優(yōu)化，提高預(yù)測精度（二）任務(wù)分配1.分析任務(wù)調(diào)配的影響因素，確定模型的特征2.將歷史數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練集，運用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建任務(wù)分配模型3.將測試數(shù)據(jù)放入模型中進行預(yù)測，得到最優(yōu)的任務(wù)分配方案4.對模型進行評估和優(yōu)化，提高調(diào)配精度三、研究計劃及預(yù)期成果預(yù)計完成以下實驗和計劃：1.收集機票價格和任務(wù)分配的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集2.運用Python編程語言搭建機票價格預(yù)測和任務(wù)分配模型3.通過云計算技術(shù)進行模型的訓(xùn)練和測試4.對模型進行評估和優(yōu)化，提高精度和準(zhǔn)確率5.根據(jù)實驗結(jié)果編寫論文預(yù)期成果：1.構(gòu)建機票價格預(yù)測與任務(wù)分配模型2.提高精度和準(zhǔn)確率，優(yōu)化模型3.探究機票價格和任務(wù)分配的影響因素，對航空公司提出更好的建議和策略4.發(fā)表論文，提高學(xué)術(shù)水平四、參考文獻1.楊學(xué)工，基于機器學(xué)習(xí)算法的航班任務(wù)調(diào)度模型的研究[J].大眾傳媒,2019（6）2.李東，云計算環(huán)境下機票價格預(yù)測研究[J].計算機科學(xué),