精品文档---下载后可任意编辑云计算环境下机票价格预测及任务分配讨论的开题报告一、选题背景及讨论意义随着物联网和云计算技术的进展越来越普及，航空公司借助先进的信息技术和海量数据进行机票价格预测和任务分配成为重要的进展趋势。以机票价格预测为例，机票价格的波动性很大，而且价格不仅受到市场与竞争因素的影响，也受到天气、政治等因素的影响，过去单一的影响因素和回归模型得到应用较多，但随着数据处理能力的增加和机器学习等算法的进展，深度学习被认为更具优势，将大大提高机票价格预测的精度，提供更好的服务和收益。任务分配方面，航空公司的任务包括限额调配、时间调配和机型调配等，而他们的主要目标是减少成本，提高航班利用率，降低延误率。随着数据处理和机器学习技术的进展，任务调配变得更加精确和高效，能够更好地满足乘客和公司的需求。因此，本文的讨论旨在运用机器学习和云计算技术进行机票价格预测和任务分配，为航空公司提供更合理的价格和任务分配方案，精确掌握市场趋势和客户需求，增加公司收益和乘客满意度。二、讨论内容和方法本文的讨论内容包括机票价格预测和任务分配，具体如下：（一）机票价格预测1.分析机票价格的影响因素，确定模型的特征2.将历史数据作为模型训练集，利用深度学习算法构建机票价格预测模型3.将测试数据放入模型中进行预测，得到机票价格的预测值4.对模型进行评估和优化，提高预测精度（二）任务分配1.分析任务调配的影响因素，确定模型的特征2.将历史数据作为模型训练集，运用机器学习算法构建任务分配模型精品文档---下载后可任意编辑3.将测试数据放入模型中进行预测，得到最优的任务分配方案4.对模型进行评估和优化，提高调配精度三、讨论计划及预期成果估计完成以下实验和计划：1. 收集机票价格和任务分配的历史数据，构建数据集2. 运用 Python 编程语言搭建机票价格预测和任务分配模型3. 通过云计算技术进行模型的训练和测试4. 对模型进行评估和优化，提高精度和准确率5. 根据实验结果编写论文预期成果：1. 构建机票价格预测与任务分配模型2. 提高精度和准确率，优化模型3. 探究机票价格和任务分配的影响因素，对航空公司提出更好的建议和策略4. 发表论文，提高学术水平四、参考文献1. 杨学工，基于机器学习算法的航班任务调度模型的讨论[J]. 大众传媒,2024（6）2. 李东，云计算环境下机票价格预测讨论[J]. 计算机科学,2024（5）3. 郭斌，基于深度学习的航空公司机票价格预测算法讨论[J]. 情报学报,2024（7）
