1. 题目来源
旅游业作为我国的支柱产业之一，其快速发展在带动经济增长的同时也带来了资源消耗的巨大压力，尤其是在水资源日益紧缺的背景下，旅游景区用水量预测对于保障旅游业的可持续发展具有重要意义。
近年来，机器学习技术在预测领域取得了显著成果，其强大的数据挖掘和模式识别能力为用水量预测提供了新的思路。
相较于传统预测方法，机器学习方法能够更好地处理复杂的非线性关系，并能有效提高预测精度。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.对旅游景区用水量预测相关理论和技术进行综述，包括机器学习算法、时间序列预测模型、用水量影响因素分析以及Web平台搭建技术等。
2.收集并整理相关数据，对数据进行预处理，并进行特征工程，为模型构建做好准备。
3.选择合适的机器学习算法构建旅游景区用水量预测模型，并对模型进行训练、评估和优化，以提高预测精度。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.论文应满足中国本科学术论文格式要求，结构完整、层次清晰、逻辑严谨、语言流畅。
2.论文应体现一定的学术性和创新性，研究方法科学合理，结果分析准确可靠，结论具有实际意义。
3.完成的成果形式应包括：
-一篇符合规范的本科毕业论文（不少于15000字）。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李琳,王宇,王静,等. 基于机器学习的城市用水量预测模型构建与应用[J]. 水资源与水工程学报, 2022, 33(1): 199-207.
2.张文静,徐金波,尹家波. 基于机器学习的日旅游景区用水量预测[J]. 水资源与水工程学报, 2021, 32(5): 167-173.
3.刘洋,陈超,张建云,等. 基于机器学习算法的城市用水量预测研究进展[J]. 水利学报, 2020, 51(11): 1394-1404.
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