随着国民经济的持续增长,旅游行业正在迅猛发展,并在我国经济增长中发挥着重要的作用。因此,探寻假日旅游信息的时空模式及其变化和发展的规律,并建立与假日旅游决策问题相关的流量模型,已成为该领域亟待解决的科学问题。本论文以国家自然科学基金项目:基于Agent和数据挖掘的假日旅游状态和安全事故预测预警研究(项目批准号:60442003)、北京市教育委员会科技发展计划重点项目:基于数据挖掘和Agent的假日旅游信息方法研究(KZ200510011009)和国家旅游局“金旅工程”项目为科研任务,对旅游行业的空间数据进行了建模,并在此基础上对旅游空间数据进行了挖掘,研究并建立了旅游行业客流量数据的预测模型。论文的主要创新点如下:⑴在对假日旅游信息空间数据的组成、存储方式分析的基础上,扩展了基于谓词描述的空间数据的访问接口,建立了旅游信息空间属性的关系数据库模型。⑵提出了用概率估算的方法估计候选频繁项集,然后再扫描数据库验证候选频繁项集的有效性的数据挖掘改进算法,对旅游空间信息的关联规则进行了挖掘,得出了用空间谓词描述的空间关联规则。⑶在国家旅游局提供的旅游行业数据的基础上,建立了假日旅游客流量预测模型,并对建立的线性回归、指数曲线及二次指数平滑三种流量预测模型的预测结果进行了比较,并对旅游客流量进行了预测。本论文在以往科学研究的基础上,采用数据挖掘和流量模型的建立等方法,发现了旅游信息的关联规则,建立了假日旅游流量模型,并对假日旅游决策系统的构建进行了展望。本论文的研究将有效地帮助各级政府管理和调控假日旅游市场,引导旅游者的旅游消费行为,提高假日旅游的智能化管理水平,为假日旅游的健康、有序、安全发展做出贡献。