[發明專利]一種智慧旅游景區飽和度評價方法和裝置

在審

• 申請號: 202011212803.5
• 申請日: 2020-11-04
• 公開（公告）號: CN112330359A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 皮慧婷;洪學海
• 申請（專利權）人: 上饒市中科院云計算中心大數據研究院
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/14;G06K9/62;G06F16/215;G06F16/25
• 代理公司: 北京科家知識產權代理事務所(普通合伙) 11427
• 代理人: 張勛

1.一種智慧旅游景區飽和度評價方法，其特征在于，包括：

獲取實時客流和特征數據，所述特征數據包括但不限于節假日、天氣、最高氣溫、最低氣溫、季節；

將所述客流和特征數據輸入到隨機森林模型，得到預測景區未來指定日期的測客流量；

設置景區最大容量、飽和入園容量、適合入園容量、以及淡旺季臨界值的預警指標，計算景區承載能力值；

根據所述預測客流量和所述景區承載能力值得到景區飽和度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括建立隨機森林模型，包括：

采集某研究時段內的每日客流量數據和相關特征數據，分析數據特點和規律，確定景區客流量影響因子，處理數據格式和異常，合理補全缺失數據，統一數據描述；

對所述統一描述后的數據進行數據清洗、數據變換、數據歸一化，并設計數據集融合算法融合優化數據集，構造數據集；

基于所述節假日、天氣、最高氣溫、最低氣溫、季節五項特征數據，利用隨機森林模型訓練數據集，計算擬合優度和平均標準誤差評估結果，根據所述擬合優度和平均標準誤差調試模型參數，尋找最優的隨機森林模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述歸一化公式為：

其中E(x)表示均值，Var(x)表示方差。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述計算擬合優度、均方差和平均絕對誤差評估結果具體為：

計算模型的擬合優度為：

計算均方差的公式為：

其中，y_i表示歷史第i天的客流量。

計算平均絕對誤差公式為：

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述景區承載能力值包括景區舒適承載度V_c和景區最大承載力V_m，還包括：

判斷預計客流量是否大于景區舒適承載度V_c，若否，則此時適宜前往景區參觀；若是，則進行景區飽和度計算，計算所述景區飽和度的公式為：

其中，a為景區飽和度，α，β為權重。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，將所述景區飽和度a分為三個飽和等級：

一級飽和：a0.8，景區嚴重擁堵，服務水平極差，游覽體驗差；

二級飽和：0.6a0.8，景區擁堵，服務水平較差，游覽體驗較差；

三級飽和：0a0.6，景區稍擁擠，服務水平較高，游覽體驗較好。

7.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述隨機森林算法包括：

從原始數據集D中有放回地隨機抽取子集D'作為訓練數據集，且訓練數據集的樣本容量與原始數據集一樣；假設數據集D中樣本個數為n，每次抽取每個樣本被抽到的概率為1/n，循環抽取n次，這樣D中每個樣本未被抽取的概率為(1-1/n)ⁿ，當n足夠大時，(1-1/n)ⁿ≈0.368；

對訓練數據集中M個特征變量，隨機抽取m(m＜M)個特征，用來構建決策樹，在每個節點上根據如下公式選擇信息增益最大的特征進行分裂，且不需要剪枝，讓這棵樹完全生長；所述信息增益計算公式如下：

式中，y為D中景區每日客流量數據，p(y)為D中客流數據發生的概率，ω為按屬性X劃分D的份數，|D_j|/|D|為第j個劃分的權重；

重復上述步驟，得到N棵決策樹，組成隨機森林；

輸出結果，分類結果按對每棵決策樹的結果投票決定。