爆炸性客流预测已成为旅游管理的关键，人工智能等新技术提供了打破特征工程障碍并实现更准确客流预测的方法。本书以“山岳型旅游风景区”为研究对象，遵循“客流预测相关理论与技术-客流分布与特征-单日客流预测-爆炸性客流预测”的研究框架，旨在针对山岳型旅游风景区旺季客流量呈现非线性爆炸且难以预测的现实需求，深入分析并论证，揭示山岳型旅游风景区客流分布及预测变量，结合人工智能等新技术，解决山岳型旅游风景区爆炸性客流预测问题，提出了多个爆炸性客流预测方法，并以四川四姑娘山旅游风景区为实例验证了方法的有效性，提出了相应的管理策略，可为旅游客流量预测研究提供新思路，为山岳型旅游风景区进行客流管理实践提供决策依据。

殷茗，管理学博士，西北工业大学副教授，长期从事客流预测的科研工作，主要研究方向为：智能数据分析、旅游管理、社交网络等，2013.06—2014.07在美国匹兹堡大学Joseph M. Katz商学研究院做访问学者。担任IPM、KMRP等多个国际学术期刊审稿人。近年来，主持科研项目10多项，包括国家自然科学基金、教育部人文社科基金、航空基金、航天科学基金、陕西省自然科学基金，陕西省社科基金等，作为技术负责人参与装发技术基础类、航天型号预研、航空SJL等国防项目攻关。目前，在IEEE TEM、JSS、JISF、科研管理、预测等国内外高水平期刊发表论文30余篇，出版专著2部，授权国家发明专利4项，研究成果有1项陕西省科学技术奖三等奖，2项陕西省高等学校科学技术奖一等奖、1项陕西省高等学校科学技术奖二等奖。