摘要
随着旅游业的蓬勃发展和人民生活水平的提高，旅游景区用水量不断攀升，对水资源的供需平衡提出了严峻挑战。
准确预测旅游景区用水量，对于保障景区供水安全、提高水资源利用效率、促进旅游业可持续发展具有重要意义。
传统的预测方法难以应对景区用水量波动性大、影响因素复杂等问题，而机器学习作为一种新兴的数据驱动方法，为解决这一难题提供了新的思路。
本文首先阐述了旅游景区用水量预测及平台搭建的研究背景和意义，然后对国内外相关研究现状进行了综述，包括常用的机器学习算法、时间序列预测模型、影响因素分析以及平台搭建技术等方面。
在此基础上，本文重点介绍了几种主要的研究方法，并对其优缺点进行了比较分析，同时对现有研究的不足和未来发展趋势进行了展望。
关键词：旅游景区；用水量预测；机器学习；时间序列分析；平台搭建
近年来，旅游业作为国民经济的重要支柱产业，呈现出快速发展的势头。
旅游景区的游客数量不断攀升，对水资源的需求也随之增加，给景区的供水系统带来了巨大压力。
然而，旅游景区用水量受季节性、节假日、气候变化、景区规模等多种因素影响，呈现出明显的波动性和随机性，传统预测方法难以准确预测用水量，导致水资源浪费或供需失衡。
机器学习作为人工智能领域的核心技术之一，能够从海量数据中自动学习规律，并进行预测和决策。
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