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基于网络搜索大数据的5A级景区客流量预测分析 被引量：21
1
作者 周晓丽 唐承财 《干旱区资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第3期204-208,共5页
5A级景区是许多目的地快速发展的引擎,也是目的地践行绿色发展理念与推动生态文明建设的重要空间载体。然而,许多5A级景区在节假日乃至周末常处于游客量超载状态,对景区资源环境造成难以修复的负面影响,阻碍了5A级景区生态文明建设。文... 5A级景区是许多目的地快速发展的引擎,也是目的地践行绿色发展理念与推动生态文明建设的重要空间载体。然而,许多5A级景区在节假日乃至周末常处于游客量超载状态,对景区资源环境造成难以修复的负面影响,阻碍了5A级景区生态文明建设。文中基于网络信息流对现实旅游客流的导引机理,分析网络搜索大数据对5A级景区客流量预测的科学性和准确性。以国家5A级景区皇城相府为例进行实证检验,结果显示:1)网络搜索大数据和5A级景区实际客流量之间存在长期的密切正相关性,将网络搜索大数据用于5A级景区客流量预测,方法上具有科学性;2)相比仅基于景区历史接待量的预测模型,引入网络搜索大数据的模型能显著提高对5A级景区客流量预测的准确性,预测精度提高了12.47%。研究成果有助于5A级景区准确预测客流量,采取超载应对措施,践行绿色发展理念和生态文明建设。 展开更多
关键词 5A级景区 游客量预测 搜索大数据 生态文明建设
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深度神经网络模型在景区人群流量预测中的应用
2
作者 李旻璐 关志广 高伟锋 《信息与电脑》 2024年第17期44-46,共3页
随着旅游业的发展,对景区人群流量的精准预测已成为提高游客体验和优化景区运营的关键。传统方法在应对复杂多变的实际情况时显得力不从心,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)凭借其强大的数据处理能力和模式识别能力,提供了一种... 随着旅游业的发展,对景区人群流量的精准预测已成为提高游客体验和优化景区运营的关键。传统方法在应对复杂多变的实际情况时显得力不从心,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)凭借其强大的数据处理能力和模式识别能力,提供了一种有效的解决方案。本文探讨了DNN模型在景区人群流量预测中的应用,通过构建和优化预测模型,旨在提高预测精度,为景区管理者提供决策支持。 展开更多
关键词 深度神经网络 旅游景区 人群流量预测 预测模型
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基于旅游景区的交通量预测比较研究 被引量：3
3
作者 晏秋萍 彭勇 《交通信息与安全》 2010年第5期25-27,共3页
随着第三产业的迅速发展,旅游成为发展的重点,相应旅游景区交通的规划建设也被提上日程。旅游交通路网的改进、完善都是以交通量预测为基础,从而确定道路规模。"四阶段法"是目前应用最为广泛的交通量预测方法之一,但是在四阶... 随着第三产业的迅速发展,旅游成为发展的重点,相应旅游景区交通的规划建设也被提上日程。旅游交通路网的改进、完善都是以交通量预测为基础,从而确定道路规模。"四阶段法"是目前应用最为广泛的交通量预测方法之一,但是在四阶段预测过程中,却并没有把景区交通量纳入独立考虑。文中以重庆南山旅游景区为例,比较了旅游交通量考虑前后道路交通量预测的精确度,论证旅游景区交通量的影响程度。 展开更多
关键词 旅游景区 交通量预测 四阶段法 比较
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融合情境感知与随机森林的旅游景点推荐模型 被引量：2
4
作者 吴霞 杨晓霞 朱锋 《现代电子技术》 2023年第6期154-160,共7页
情境是指一切可以用来描述某个对象情形和特征的信息,包括时间、位置、社会关系、自然状况以及项目特征等。旅游景点的选择受多种类型情境要素的影响,而传统的旅游景点推荐模型中未考虑或只考虑单一的情境要素,忽略了多方面情境要素对... 情境是指一切可以用来描述某个对象情形和特征的信息,包括时间、位置、社会关系、自然状况以及项目特征等。旅游景点的选择受多种类型情境要素的影响,而传统的旅游景点推荐模型中未考虑或只考虑单一的情境要素,忽略了多方面情境要素对用户在选择出行目的地的综合影响。为此,文中通过归纳11种情境要素对景点推荐的影响并探讨它们影响程度的差异,提出一种融合情境感知和随机森林算法的旅游景点推荐模型,将情境要素作为随机森林中决策树分裂时要考虑的特征属性进行建模。实验结果表明:在众多情境要素中,相比于温度、季节等其他情境要素,景点自身的情境要素对旅游景点的选择影响更大,在进行推荐时,对各类情境要素按照重要性程度赋予相应的权重能够提高推荐的准确率;与逻辑回归模型相比,随机森林模型在不同数据抽样比下的预测精度更高,当训练数据集与测试数据集的比值为7∶3时精度最高。 展开更多
关键词 情境感知 随机森林 决策树 逻辑回归 情境要素 旅游景点预测 模型构建 实验验证
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旅游景点人气指数的区域差异化预测方法 被引量：2
5
作者 龙睿 吴旭云 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第4期313-318,共6页
针对传统的基于历史数据预测旅游景点人气指数方法在预测精度方面的不足,提出了基于区域差异化的人气指数预测方法.考虑到由于区域差异而导致的各类因素对景点人气指数的影响,需要先对景点之间的区域差异化水平进行测度;在此基础上对旅... 针对传统的基于历史数据预测旅游景点人气指数方法在预测精度方面的不足,提出了基于区域差异化的人气指数预测方法.考虑到由于区域差异而导致的各类因素对景点人气指数的影响,需要先对景点之间的区域差异化水平进行测度;在此基础上对旅游景点内部各个影响因素值做预处理,并形成景点人气指数监测数据集合;将合并的景点人气监测值输入极限学习方法模型作为模型输入项,经过中间隐层的反复学习和训练能够得出最优解;鉴于提出方法的中间隐层节点数量已经被事先设定完成,因此具有较强的数据泛化处理能力,也能够得到最优的唯一解.实验数据表明,与传统预测方法相比提出方法的预测值走向趋势更接近于真实值,预测精度更高. 展开更多
关键词 区域差异化 旅游景点 人气指数 预测 极限学习方法
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