一种基于大数据的旅游交通管理系统的制作方法

本发明涉及旅游交通数据分析系统，具体涉及一种基于大数据的旅游交通管理系统。

背景技术：

近年来，随着居民收入水平的不断提高，消费观念的变化，闲暇时间的增加，旅游日益成为衡量居民生活质量和幸福指数的重要特征。同时，各级政府积极把握经济和社会发展变化过程中的新趋势，把旅游作为一种产业，通过各种措施和手段，加以推动，使得旅游人数成倍增长。旅游客流的增长，一方面使得居民的生活水平得到了提高，促进了经济发展；另一方面也造成了城市道路拥堵、交通设施故障等问题，严重影响游客出游品质，甚至引发交通安全事故。因此亟需发明一种能为旅游管理者和游客科学决策提供依据、从而实现对旅游客流合理引导的旅游交通管理系统。

技术实现要素：

发明目的：基于以上问题，本发明提出一种基于大数据的旅游交通管理系统，能为旅游管理者和游客科学决策提供依据，从而实现对旅游客流合理引导。

技术方案：本发明所述的一种基于大数据的旅游交通管理系统，包括旅游交通客流时空特征分析模块、旅游交通客流轨迹分析模块以及旅游交通客流预警模块，旅游交通客流时空特征分析模块用于分时段游客人数统计、分时段景区游客人数统计、游客出行次数分析、游客出行时间分析、游客出行距离分析、游客出行速度分析、以及客流特征时空可视化；旅游交通客流轨迹分析模块用于旅游客流轨迹识别、旅游客流轨迹地图展示、景区游览规律分析、以及游览线路推荐；旅游交通客流预警模块用于预测景区短时客流、并能将景区短时客流预测值与景区最大承载量进行对比后进行不同等级的预警。

进一步地，前述的一种基于大数据的旅游交通管理系统，当景区短时客流预测值小于最大承载量的40％时，为绿色信号，提醒游客景区游览非常舒适，欢迎游客前来；当景区短时客流预测值小于最大承载量的60％时，为蓝色信号，提醒游客景区游览舒适，可顺利参观景区；当景区短时客流预测值达到最大承载量的80％时，发布黄色预警，提醒景区游客注意安全；当景区短时客流预测值达到最大承载量的90％时，发布橙色预警，提醒景区游客尽快结束游览，同时限制游客进入，向社会发布信息，提醒游客避开该时间段；当景区短时客流预测值达到最大承载量时，发布红色预警，提醒游客尽快撤离，同时暂停售票，增加保安、交警等，及时疏导游客，维持景区及周边秩序。

有益效果：本发明的方法通过掌握旅游交通客流信息，进行旅游交通客流时空变化特征、出行特征、出行规律分析、短时客流预警，从而为旅游管理者和游客科学决策提供依据，实现对旅游客流的合理引导。

附图说明

图1是本发明的系统结构示意图。

图2为旅游交通客流时空特征分析模块流程图。

图3为旅游交通客流轨迹分析模块流程图。

图4为旅游交通客流预警模块流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。

如图1所示，所述的一种基于大数据的旅游交通管理系统，包括旅游交通客流时空特征分析模块、旅游交通客流轨迹分析模块以及旅游交通客流预警模块，旅游交通客流时空特征分析模块基于游客的手机信令数据得到游客定位，并进行分时段游客人数统计、分时段景区游客人数统计、游客出行次数分析、游客出行时间分析、游客出行距离分析、游客出行速度分析、以及客流特征时空可视化；旅游交通客流轨迹分析模块基于前述的旅游交通客流时空特征分析结果进行旅游客流轨迹识别、旅游客流轨迹地图展示、景区游览规律分析、以及游览线路推荐；旅游交通客流预警模块基于旅游交通客流轨迹分析结果预测景区短时客流，并将景区短时客流预测值与景区最大承载量进行对比后进行不同等级的预警。

在本发明中，旅游交通客流时空特征分析模块在使用时，需要用户选择游客时空特征分析，然后输入时间段和景区，即可获得游客量分布情况及时空分析图；用户选择出行特征分析，然后输入查询时间，即可获得游客平均出行次数、时间、距离、速度以及时间和距离分析曲线图。

如图2所示，旅游交通客流时空特征分析步骤如下：

2.1、根据手机信令数据表和基站位置表匹配手机用户位置；

2.2、读取每个用户信息，对数据进行处理，如果完成数据除噪进入2.3，否则重复2.2；

2.3、读取完所有用户信息，进入2.4，否则返回2.2；

2.4、运算游客识别程序；

2.5、构建游客在景区的位置数据库，进入2.6；构建游客所有位置数据库，进入2.8；

2.6、统计每个小时游客人数，如果完成所有时段，进入2.11，否则重复2.6；

2.7、统计每个小时景区游客人数，如果完成所有景区和所有时段的搜索进入2.11，否则重复2.7；

2.8、统计游客每天出行次数、时间、距离，如果完成所有游客搜索进入2.9，否则重复2.8；

2.9、计算每天游客平均出行次数、时间、距离和速度；

2.10、对游客出行时间、距离进行曲线拟合，如果搜索完所有天数进入2.11，否则返回2.9；

2.11、用户选择游客时空特征分析，进入2.12，用户选择游客出行特征分析，进入2.13；

2.12、根据用户输入的查询时间，输出总游客量、各景区游客量排名、游客空间分布图，根据用户输入查询景区输出景区游客量、景区游客量时变分析图；

2.13、根据用户输入的查询时间，显示游客平均出行次数、时间、距离、速度，时间和距离分析曲线。

其中，步骤2.1中利用手机信令数据定位游客的方法为起始蜂窝小区定位法、圆周定位法、双曲线定位法、方位测量定位法中的一种。所述起始蜂窝小区定位法(简称c00)，是指：每个蜂窝小区有一个唯一的小区识别号，小区识别号又由位置区识别与小区识别组成。当手机接入移动网络后，移动业务变换中心就会自动记录手机所处的蜂窝小区识别号。根据手机移动台当前服务基站小区的蜂窝小区识别号定位移动台位置，基站服务范围即为手机用户所处的大致空间范围，蜂窝基站小区的覆盖半径越小，即定位精度越高。所述圆周定位法(简称toa)，是指：已知三个基站的位置和每个基站到移动台的距离，以三个基站的位置为圆心，移动台到三个基站的距离为半径，采用三圆相交的定位方法，此三个圆的交点即为目标移动台的位置。所述双曲线定位法(简称tdoa)，是指：已知移动台与二个基站(bs1)和(bs2)的距离差，根据双曲线定理，移动台在以两个基站为焦点的双曲线上，同理，已知移动台与两个基站(bs2)和(bs3)的距离差，该移动台也在此两个基站为焦点的双曲线上。两组双曲线的焦点，即为移动台位置。所述方位测量定位法(简称aoa)，是指：已知两个移动台向基站发生电波的入射角，可获得移动台与基站的连线，为方位线，两条方位线连线的交点，即为移动台位置。其中，圆周定位法，双曲线定位法，方位测量定位法，均需要基站系统控制软件向手机发送基站指令，强制要求手机呼叫切换。起始蜂窝小区定位法可直接获取手机信令数据，无需安装其他设备，投入较少，本发明优选采用起始蜂窝小区定位法进行手机信令数据定位。

步骤2.2中，对数据的处理包括数据过滤和数据除噪，数据过滤是指将信令数据中触发失败、重复、错误的信令数据进行过滤；数据除噪是指将过滤后的信令数据中噪声数据剔除，其中，噪声数据包括乒乓数据、漂移数据和静止冗余数据，所述乒乓数据的定义为：当手机从一个小区进入另一个小区时，手机接收的信号会从一个基站自动切换到另一个基站。但当信号受到干扰，手机信号会出现不规则的变化，短时间内会出现多次报读；当手机处在两个小区的边界处，由于受多个基站覆盖，而且每个基站信号强度较弱，也会出现在多个基站之间来回切换，这类现象产生的数据就叫做乒乓数据。因此识别方法为：按照时间顺序，对信令数据进行升序排序，以每个移动终端的字段做一个集合；计算第i条数据和第i+1条数据的时间间隔δti＝ti+1-ti，如果小于预先设定的时间阀值t，即δti≤t，则判断所在小区编号是否相同，如果不同则认为是乒乓数据，时间阀值可以取60s。所述漂移数据的定义为：移动信道是多径衰落信道，无线信号需要经过直射、反射传播到达手机，传播过程中受到建筑物、植被、地形等的阻挡或者基站天线位置摆放不合理，会发生手机信号突然切换到较远基站，过一段时间之后再切回。此外，由于天馈系统输出功率下降或不稳定、基站采用的天线为单极天线、基站设备输出功率过低或不稳定、手机厂家对接收信号电平处理方法存在差异也会导致信号来回切换。这类现象产生的数据叫做漂移数据。则识别方法如下：按照时间顺序对信令数据进行升序排序，以每个移动终端的的字段做一个集合，计算第i条数据和第i+1条数据的距离间隔：式中，r为地球半径，形如lon*表示*的经度，形如lat*表示*的纬度；根据距离间隔计算得到两点之间速度为如果速度大于预先设定的速度阀值，即为漂移数据。所述静止冗余数据的定义为：由于手机用户长时间停留在一个地方，手机数据在很长一段时间内定位数据都没有变化，这样的数据对研究用户出行特征没有意义，将这种现象产生的数据叫静止冗余数据。其识别方法如下：按照时间顺序对信令数据进行升序排序，以每个移动终端的的字段做一个集合，如果所有集合中显示都是同一个基站，即为静止数据。

在本发明中，旅游交通客流轨迹分析模块主要依据游客在景区位置和游客所有位置两个数据库进行分析，需要用户选择游览路线推荐，即可显示旅游线路推荐，以及每条线路的支持度；选择出行轨迹分析，然后输入景区，即可获得各景区客流轨迹图和分析结果，直观获取各景区游客的来源地，以及各景区服务范围。

如图3所示，旅游交通客流轨迹分析步骤如下：

3.1、如果游客选择游览路线推荐，进入3.2，如果用户选择游客出行轨迹分析进入3.5；

3.2、读取游客在景区位置数据表；

3.3、运行游客出行规律算法，如果完成所有时段，进入3.4，否则重复3.3；

3.4、显示旅游线路推荐；

3.5、读取游客所有位置数据表；

3.6、读取每个景区游客出行轨迹，如果完成所有景区游客搜索，进入3.7，否则重复3.6；

3.7、根据用户输入的查询景区，显示景区游客出行轨迹，分析轨迹出行特征。

在本发明中，使用旅游交通客流预警模块时，用户选择需要预警的景区以及预警的时段，输入查询的景区，即可获得景区客流预测结果以及客流预警等级。旅游交通客流预警模块提供分色信号指示预警功能，指示信号包括绿色、蓝色、黄色、橙色和红色五种。当景区短时客流预测值小于最大承载量的40％时，为绿色信号，提醒游客景区游览非常舒适，欢迎游客前来；当景区短时客流预测值小于最大承载量的60％时，为蓝色信号，提醒游客景区游览舒适，可顺利参观景区；当景区短时客流预测值达到最大承载量的80％时，发布黄色预警，提醒景区游客注意安全；当景区短时客流预测值达到最大承载量的90％时，发布橙色预警，提醒景区游客尽快结束游览，同时限制游客进入，向社会发布信息，提醒游客避开该时间段；当景区短时客流预测值达到最大承载量时，发布红色预警，提醒游客尽快撤离，同时暂停售票，增加保安、交警等，及时疏导游客，维持景区及周边秩序。

如图4所示，旅游交通客流预警步骤如下：

4.1、用户选择客流预警，读取游客在景区位置数据库；

4.2、统计每个时间段景区客流量，如果完成所有时段和景区的统计，进入4.3，否则重复4.2；

4.3、运行小波神经网络算法，预测短时客流量；

4.4、计算每个景区预测的客流量与景区最大客流承载量的比值；

4.5、根据计算结果确定景区预警等级，如果计算完所有景区进入4.6，否则返回4.4；

4.6、根据用户输入查询的景区，显示景区短时客流预测量和预警等级。

下面根据上海市部分a级旅游景区的最大承载量为例，可以计算出不同预警等级的景区客流量，如下表：

表1上海市部分a级旅游景区最大承载量