1. 毕业设计（论文）主要内容：

针对国内某旅游景区历史的日用水量以及影响用水量的各种因素数据，构建包括决策树、决策森林、支持向量机、神经网络等模型，采用机器学习算法，开展该景区的用水量的预测研究。

建立适当的评价方法，评价各个模型的优越性，并根据结果评价结果进行模型的改进。

最后开发该景区的用水量信息采集与预测平台。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 查阅不少于15篇的相关资料，其中近三年外文文献不少于3篇，完成开题报告；

2. 完成不少于5000字且与选题相关的文献翻译工作；

3. 完成折合不少于5张1-2#图纸设绘工作量；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1. 第1-3周：完成开题报告和英文翻译；

2. 第4-6周：完成毕业设计相关内容的总体方案设计；

3. 第6-8周：完成毕业设计相关内容的详细方案设计；

4. 主要参考文献

1. 唐菁敏,王超,曹操,邹淼. 遗传算法优化的BP神经网络对汽车销售的预测[J]. 价值工程,2016,35(12):74-77.

2. Jan Kolá#269;ek,Ond#345;ej Pokora,Daniela Kuruczová,Tzai-Wen Chiu. Benefits of functional PCA in the analysis of single-trial auditory evoked potentials[J]. Computational Statistics,2019,34(2).