旅游是人民生活和经济发展的必需品,科学准确的旅游客流量预测对于旅游发展规划和景区安全管理具有重大意义。在互联网技术迅速进步的时代,消费者对旅游产品信息的搜索行为逐渐普遍化,其伴生的搜索引擎数据在旅游客流量预测中的有效性也已经得到了充分证明。然而,搜索引擎数据作为反映旅游需求指标变化的潜在因素,同时具备高维和非线性的特点。因此,传统的线性预测方法难以满足大数据背景下旅游客流量预测的需求。人工智能学科的发展和数据降维技术的趋于成熟为解决上述问题提供了新的思路,本文基于搜索引擎数据对旅游客流量进行预测,主要的研究内容如下:（1）本文对搜索引擎数据在旅游需求预测中的可行性进行简要阐述,总结现有研究中仍然存在的关键技术问题,并据此提出本文的研究思路。基于景区客流量预测系统的具体内容,本文构建了详细的景区客流量预测流程,包括搜索引擎数据的获取、变量的时间滞后分析、数据降维以及预测和评价方法。（2）本文以安徽宏村景区为例,在实证研究中,针对搜索引擎数据维度高和旅游客流量数据非线性特征强的问题,提出将数据降维技术与深度学习模型进行组合对景区客流量进行预测。首先,本文采用四种数据降维方法对搜索引擎数据和其他影响变量组成的数据集进行降维处理。其次,建立三种单一深度学习模型和基准模型对景区客流量进行预测,通过对比预测误差确定最优的预测组合。最后,以不同景区客流量为目标开展稳健性检验,验证了上述结论的有效性和最优预测组合的稳定性。（3）景区客流量变化规律通常为多种特征的复合,为了改善单一深度学习模型特征工程能力不足的问题,本文在最优数据降维方法的基础上采用混合深度学习模型对景区客流量开展了进一步的预测研究。首先,根据单一深度学习模型的不同混合顺序,搭建了多种不同结构的混合深度学习模型。其次,使用混合深度学习模型对旅游客流量进行预测,通过与单一深度学习模型的误差对比得出混合深度学习模型具有更强特征工程能力的结论。最后,设置多组对比分析以探讨当使用搜索引擎数据进行旅游客流量预测时,最合适的混合深度学习模型结构,并通过稳健性检验验证上述结论。