摘要：随着我国经济的发展，日常生活中选择旅行的人们越来越多，空气质量成为是人们选择出行目的地所要考虑的关键因素。对于景区而言如何合理的调配管理资源则成为了一个重要问题。因此通过空气质指数来对游客量进行预测，使景区的管理更加科学。

本文以四姑娘山为例，采用Pycharm开发工具开发了一个基于空气质量指数的游客量预测系统。通过Python编写爬虫程序，爬取四姑娘山所在地的历史空气质量状况和四姑娘山历史游客量的数据，再利用这些数据训练神经网络，并根据训练好的神经网络对四姑娘山未来的游客量进行预测。

通过该系统，实现通过空气质量指数对游客量进行预测的要求，景区可以使用该系统对未来的游客量进行预测，高效方便促进了资源的合理配置，能够提高经济效益，能够提高工作效率。

关键词：四姑娘山；空气质量；游客量预测；Python爬虫；神经网络

目录

摘要

Abstract

第1章 前言- 1 -

1.1研究背景- 1 -

1.2国内外研究现状- 1 -

1.2.1国内研究现状- 1 -

1.2.2国外研究现状- 1 -

1.3研究目的及意义- 2 -

第2章 开发环境与相关技术- 3 -

2.1系统开发环境- 3 -

2.1.1硬件要求- 3 -

2.1.2软件要求- 3 -

2.2Python环境搭建- 3 -

2.3Python简介- 4 -

2.3.1Python技术简介- 4 -

2.3.1Scrapy爬虫技术- 4 -

2.3.3神经网络模型- 6 -

第3章 系统需求分析- 8 -

3.1四姑娘山背景分析- 8 -

3.2预测游客量的需求分析- 8 -

第4章 系统设计- 1 -

4.1预测游客量的总体结构- 1 -

4.2预测游客量结构详述- 1 -

第5章 系统实现- 2 -

5.1数据爬取的实现- 2 -

5.2数据合并的实现- 9 -

5.3神经网络的实现- 12 -

第6章 系统测试- 16 -

6.1系统测试原则- 16 -

6.2系统测试方法- 16 -

6.3系统测试过程- 16 -

6.4系统测试结果- 17 -

第7章 总结与展望- 18 -

7.1总结- 18 -

7.2展望- 18 -

参考文献

致谢