1、本文以國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目和北京市教育委員會(huì)科技發(fā)展計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目為科研任務(wù)，對(duì)基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游突發(fā)事件預(yù)警進(jìn)行了研究。對(duì)旅游突發(fā)事件信息的分類算法進(jìn)行了研究，改進(jìn)了Apriori算法，并應(yīng)用該算法對(duì)旅游突發(fā)事件的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行了挖掘，最后基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了旅游突發(fā)事件預(yù)警模型。 論文的主要工作如下： (1)采用基于k—means聚類算法的樸素貝葉斯分類算法，對(duì)用于突發(fā)事件預(yù)警的旅游信息進(jìn)行了分類，進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到了

2、可用于旅游突發(fā)事件預(yù)警的信息的數(shù)據(jù)分類結(jié)果。 (2)對(duì)旅游突發(fā)事件數(shù)據(jù)進(jìn)行了離散化處理，改進(jìn)了Apriori算法。應(yīng)用改進(jìn)的算法對(duì)旅游突發(fā)事件的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行了挖掘。 (3)完成了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游突發(fā)事件預(yù)警研究，建立了旅游突發(fā)事件的預(yù)警指標(biāo)，建立改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型，并進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果表明，模型的預(yù)測(cè)正確率較高。 本論文在以往科學(xué)研究的基礎(chǔ)上，完成了基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游突發(fā)事件預(yù)警分析，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了旅