一种基于旅游大数据的游客流量预测及峰值调控方法与流程

技术特征：

1.一种基于旅游大数据的游客流量预测方法，包括：

步骤101)、采集旅游大数据，建立预测样本；其中，

所述旅游大数据包括历史客流数据y₁、社交网络热力数据y₂、OTA浏览数据y₃、周边城市游客数据y₄、交通流量数据y₅；所述预测样板包括一个或多个时间段内的旅游大数据；

步骤102)、建立客流量预测模型，并基于所述预测样本求取所述客流量预测模型中的参数；其中，所述客流量预测模型为：

$Z={\mathrm{\α}}_0+\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_k{y}_k+e;$

其中的Z为预测客流量，α_k为对应样本数据的计算参数，α_k为预测修订常量，e是去除影响后的随机误差，y_k为预测样板中的数据；α_k、α_k为所述客流量预测模型中的待求参数；

步骤103)、由步骤102)所得到的客流量预测模型计算游客流量的预测初始值；

步骤104)、根据景区在预测日的天气预报校正游客流量的预测值。

2.根据权利要求1所述的基于旅游大数据的游客流量预测方法，其特征在于，在所述的步骤102)中，采用多元线性回归的最小二乘法求取所述客流量预测模型中的参数。

3.根据权利要求1所述的基于旅游大数据的游客流量预测方法，其特征在于，所述步骤104)包括：

首先根据预测景区的天气预报，计算人体舒适度指数，该指数的计算公式如下：

ssd＝(1.818t+18.18)(0.88+0.002f)+(t-32)/(45-t)-3.2v+18.2；

其中，t为平均气温，f为相对湿度，v为风速；

然后根据ssd值校正参数β；具体包括：若50<ssd<76,β＝1.25，若25<ssd<51或75<ssd<86，β＝1；若ssd<26或ssd>85，β＝0.85；

最后在得到校正参数β后，对预测初始值进行校正，取得校正后的景区预测客流量Z_β：

Z_β＝βZ；

Z为预测初始值。

4.一种游客流量峰值调控方法，包括：

步骤201)、将权利要求1-3之一的所述基于旅游大数据的游客流量预测方法所得到的某一景区的游客流量预测值与该景区的接待游客能力进行比较，根据比较结果将该景区划分为峰值调控景区或余量充足景区；其中，

所述峰值调控景区为游客流量预测值大于景区的接待游客能力，所述余量充足景区为游客流量预测值小于景区的接待游客能力；

步骤202)、计算峰值调控景区与余量充足景区之间的单体调控阻力系数；其中,所述单体调控阻力系数是衡量峰值调控景区与余量充足景区之间调控游客难度的无量纲指标，由景区间距离、景区间消费差额、景区吸引力比值共同决定；

步骤203)、基于步骤202)得到的单体调控阻力系数构建峰值调控计算模型；其中，所述峰值调控计算模型要求峰值游客调控的总阻力最小，其表达式为：

$\min C=\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{c}_{ij}{x}_{ij};$

$s.t\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_{ij}=p_i\\ \underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{x}_{ij}=v_j\\ x_{ij}\&GreaterEqual;0,i=1,2...m;j=1,2...n\end{array}\right.;$

其中C为总的调控阻力，c_ij为从峰值调控景区p_i调度游客到余量充足景区v_j的单体调控阻力系数，x_ij为从峰值调控景区p_i调度游客到余量充足景区v_j的游客量；

步骤204)、基于步骤203)所建立的峰值调控计算模型，计算预计客流分配情况，确定游客峰值调控景区对应的余量充足景区；

步骤205)、基于步骤204)的结果进行游客诱导。

5.根据权利要求4所述的游客流量峰值调控方法，其特征在于，所述步骤202)包括：

步骤202-1)、峰值调控景区p_i与余量景区v_j之间进行调度，计算两景区之间的单体调控交通消费t_ij；其中，d_ij为景区之间的距离，为当地租车费用平均单价；

步骤202-2)、计算峰值调控景区p_i、余量景区v_j之间的预计游客消费差额；其中，

预计游客消费差额分别为峰值调控景区p_i、余量景区v_j预计游客消费平均值；

步骤202-3)、计算景区吸引力指数比；若峰值调控景区p_i、余量景区v_j的景区OTA网络评分分别为s_i、s_j，则景区吸引力指数比为s_ij＝s_i/s_j；

步骤202-4)、对单体调控交通消费t_ij、预计游客消费差额w_ij进行数据标准化处理：

步骤202-5)、根据之前计算得到的两景区之间的单体调控交通消费t_ij、两景区之间的预计游客消费差额w_ij、景区吸引力指数比s_ij，计算两景区之间的单体调控难度系数：

6.根据权利要求4所述的游客流量峰值调控方法，其特征在于，所述步骤204)包括：遍历峰值调控计算模型中的所有的单体调控阻力系数c_ij，找到调控消费最低的一条路径优先分配，取x_ij＝min(p_i，v_j)；循环往复，直至所有的x_ij均完成取值，即获得峰值景区游客调控目的地和预计接纳人数。

7.根据权利要求4所述的游客流量峰值调控方法，其特征在于，在所述步骤205)中采用三级调控模式进行游客诱导，包括：

设定阈值x₁、x₂，当x_ij<x₁时，采用一级诱导模式调控，在景区附近以广播等方式诱导游客向目的地景区转移；

当x₁<x_ij<x₂时，采用二级诱导模式调控，在景区附近进行广播诱导之外，在通向景区的交通路段进行交通广播、区域信号灯控制，引导车流量像目的地景区转移；

当x_ij>x₂时，采用三级诱导模式调控，全网化发布游客诱导信息，在充分调动前两级诱导手段的同时，利用微信公众平台、WEB网站、移动APP、OTA进行消息发布，从行前开始进行游客诱导调控。