Xây Dựng Hệ Thống Gợi Ý Địa Điểm Du Lịch Dựa Trên Điều Kiện Thời Tiết Và Chất Lượng Không Khí Bằng Phương Pháp Học Máy

• Tác giả: Nguyễn Văn Lực
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Đình Thuân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh - Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch dựa trên điều kiện thời tiết, chất lượng không khí bằng phương pháp học máy và tích hợp mạng xã hội
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN
• 1. CHƯƠNG 1: LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI, MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lí do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu đề tài
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Môi trường phát triển
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Spatio-attention embedded recurrent neural network for air quality prediction
• 2.2. Prediction of air quality index based on LSTM
• 2.3. A fuzzy multiple linear regression model based on meteorological factors for air quality index forecast
• 2.4. A novel ensemble reinforcement learning gated unit model for daily PM2.5 forecasting
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÍ THUYẾT
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ VÀ THỰC NGHIỆM
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Hệ thống gợi ý địa điểm du lịch

Hệ thống gợi ý địa điểm du lịch là một ứng dụng di động được phát triển để giúp khách du lịch lựa chọn địa điểm phù hợp dựa trên điều kiện thời tiết và chất lượng không khí. Hệ thống này sử dụng các thuật toán học máy để dự báo và đánh giá các yếu tố môi trường, từ đó đưa ra các gợi ý tối ưu. Ứng dụng tích hợp mạng xã hội, cho phép người dùng chia sẻ trải nghiệm và tương tác với cộng đồng. Du lịch thông minh là mục tiêu chính của hệ thống, nhằm cải thiện trải nghiệm du lịch và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường.

1.1. Gợi ý địa điểm dựa trên thời tiết

Gợi ý địa điểm dựa trên thời tiết là một tính năng quan trọng của hệ thống. Dữ liệu thời tiết được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy như dự báo thời tiết và trạm quan trắc. Các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa và ánh nắng được phân tích để đưa ra các gợi ý phù hợp. Ví dụ, vào những ngày nắng đẹp, hệ thống sẽ ưu tiên gợi ý các địa điểm ngoài trời như bãi biển hoặc công viên. Thời tiết du lịch là yếu tố quyết định đến sự hài lòng của khách du lịch, do đó hệ thống này giúp tối ưu hóa lựa chọn địa điểm.

1.2. Gợi ý địa điểm dựa trên chất lượng không khí

Gợi ý địa điểm dựa trên chất lượng không khí là một tính năng độc đáo của hệ thống. Dữ liệu về chất lượng không khí được thu thập từ các trạm quan trắc và được đánh giá thông qua chỉ số AQI. Hệ thống sử dụng các mô hình dự báo như LSTM và ARIMA để dự đoán giá trị AQI trong tương lai. Chất lượng không khí du lịch là yếu tố quan trọng đối với sức khỏe của khách du lịch, đặc biệt là những người nhạy cảm với ô nhiễm. Hệ thống này giúp người dùng tránh các địa điểm có chất lượng không khí kém.

II. Học máy trong du lịch

Học máy trong du lịch là công nghệ cốt lõi được sử dụng trong hệ thống gợi ý địa điểm. Các mô hình học máy như LSTM, ARIMA và Deep Q-Learning được áp dụng để dự báo thời tiết và chất lượng không khí. Công nghệ học máy trong du lịch không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của dự báo mà còn tối ưu hóa quá trình đưa ra gợi ý. Hệ thống này là một ví dụ điển hình của du lịch thông minh, nơi công nghệ được sử dụng để nâng cao trải nghiệm người dùng và bảo vệ môi trường.

2.1. Mô hình LSTM trong dự báo chất lượng không khí

Mô hình LSTM (Long Short-Term Memory) là một trong những mô hình được sử dụng để dự báo chất lượng không khí. LSTM là một dạng mạng nơ-ron tái phát, phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian. Trong nghiên cứu này, LSTM được sử dụng để dự đoán chỉ số AQI dựa trên các yếu tố như nhiệt độ, hướng gió và nồng độ các chất ô nhiễm. Học máy trong du lịch đã chứng minh hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác của dự báo, giúp hệ thống đưa ra các gợi ý địa điểm phù hợp hơn.

2.2. Mô hình ARIMA trong dự báo thời tiết

Mô hình ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) là một phương pháp phổ biến trong dự báo thời tiết. ARIMA kết hợp các thành phần tự hồi quy, trung bình động và tích phân để mô hình hóa dữ liệu chuỗi thời gian. Trong hệ thống này, ARIMA được sử dụng để dự báo các yếu tố thời tiết như nhiệt độ và lượng mưa. Công nghệ học máy trong du lịch đã giúp tối ưu hóa quá trình dự báo, từ đó cải thiện chất lượng của các gợi ý địa điểm du lịch.

III. Tích hợp mạng xã hội và tối ưu hóa du lịch

Tích hợp mạng xã hội là một tính năng nổi bật của hệ thống, cho phép người dùng chia sẻ trải nghiệm và tương tác với cộng đồng. Hệ thống gợi ý thông minh không chỉ dựa trên dữ liệu thời tiết và chất lượng không khí mà còn sử dụng thông tin từ người dùng để cải thiện các gợi ý. Tối ưu hóa du lịch bằng học máy là mục tiêu chính của hệ thống, nhằm cung cấp trải nghiệm du lịch tốt nhất cho người dùng.

3.1. Tương tác xã hội trong du lịch

Tương tác xã hội là một phần không thể thiếu trong hệ thống. Người dùng có thể đăng bài, chia sẻ trải nghiệm và nhận phản hồi từ cộng đồng. Mạng xã hội không chỉ giúp tăng cường trải nghiệm du lịch mà còn cung cấp thêm dữ liệu để hệ thống cải thiện các gợi ý. Du lịch thông minh đã trở thành xu hướng, nơi công nghệ và tương tác xã hội kết hợp để mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.

3.2. Tối ưu hóa du lịch bằng học máy

Tối ưu hóa du lịch bằng học máy là quá trình sử dụng các thuật toán học máy để cải thiện chất lượng của các gợi ý địa điểm. Hệ thống này sử dụng các mô hình như Deep Q-Learning để tối ưu hóa quá trình đưa ra quyết định. Hệ thống gợi ý thông minh không chỉ dựa trên dữ liệu môi trường mà còn sử dụng thông tin từ người dùng để đưa ra các gợi ý phù hợp. Công nghệ học máy trong du lịch đã giúp tối ưu hóa trải nghiệm du lịch, từ đó thu hút nhiều khách du lịch hơn.