[發明專利]基于吸引強度的城市旅游交通需求聯合預測方法在審
| 申請號: | 202210305491.5 | 申請日: | 2022-03-25 |
| 公開(公告)號: | CN114861975A | 公開(公告)日: | 2022-08-05 |
| 發明(設計)人: | 鄧衛;楊雪梅 | 申請(專利權)人: | 東南大學 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/14;G08G1/01 |
| 代理公司: | 南京經緯專利商標代理有限公司 32200 | 代理人: | 劉莎 |
| 地址: | 210096 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 吸引 強度 城市 旅游 交通 需求 聯合 預測 方法 | ||
1.一種基于吸引強度的城市旅游交通需求聯合預測方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:
(1)獲取目標區域數據,包括:景區特性數據、地點位置數據、游記行程數據、歷年旅游需求總量數據;
(2)依據目標區域的景區特性數據和地點位置數據,結合行政區和自然資源邊界,將目標區域劃分為若干不同類型的小區,其中所述小區類型分為旅游型、交通型和綜合型三類;
(3)定義旅游交通出行及類型劃分;
(4)使用GM(1,1)灰色預測模型,預測目標區域的旅游需求總量;
(5)使用因子分析方法,計算目標區域內景區吸引強度;
(6)以景區為單位,預測旅游發生與吸引交通量;
(7)以小區為單位,預測旅游分布交通量。
2.如權利要求1所述的一種基于吸引強度的城市旅游交通需求聯合預測方法,其特征在于,所述步驟(1)中:
景區特性數據包括景點名稱、經緯度、門票費用、景點評分、景點評論數;
地點位置數據是與旅游資源相關的興趣點POI數據,包括POI名稱、經緯度、地址信息、所屬分類;
游記行程數據包括出發地和目的地;
歷年旅游需求總量數據包括年份和旅游需求總量。
3.如權利要求1所述的一種基于吸引強度的城市旅游交通需求聯合預測方法,其特征在于,所述步驟(3)中:
旅游交通出行定義為:出發地或目的地至少有一個分布在旅游型小區中的單次交通出行;
旅游交通出行分為發生型旅游交通出行和吸引型旅游交通出行兩類,其中,發生型旅游交通出行包括旅游型→旅游型、旅游型→交通型和旅游型→綜合型三類,“旅游型→旅游型”表示出發地和目的地均為旅游型小區的旅游交通出行,“旅游型→交通型”表示出發地為旅游型小區、目的地為交通型小區的旅游交通出行,“旅游型→綜合型”表示出發地為旅游型小區、目的地為綜合型小區的旅游交通出行;吸引型旅游交通出行包括交通型→旅游型和綜合型→旅游型兩類,“交通型→旅游型”表示出發地為交通型小區、目的地為旅游型小區的旅游交通出行,“綜合型→旅游型”表示出發地為綜合型小區、目的地為旅游型小區的旅游交通出行。
4.如權利要求1所述的一種基于吸引強度的城市旅游交通需求聯合預測方法,其特征在于,所述步驟(4)的具體步驟如下:
(4.1)目標區域的旅游需求總量表示為數列X(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)},計算累加數列X(1)={x(1)(1),...,x(1)(n)},其中x(1)(t)的計算公式為:
式中,x(0)(t)表示目標區域在第t年的旅游需求總量,x(0)(i)表示目標區域在第i年的旅游需求總量,n表示總年份;
(4.2)對X(1)建立線性微分方程:
式中,a和u為待計算的參數;
(4.3)由最小二乘法計算a和u:
式中,Y=(x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n))T,
(4.4)根據a和u得到線性微分方程的解:
(4.5)對做累減,計算目標區域在第t年的旅游需求總量x(0)(t)的預測值T,計算公式為:
式中,
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G06Q10-04 .預測或優化,例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理,例如組織、規劃、調度或分配時間、人員或機器資源;企業規劃;組織模型
G06Q10-08 .物流,例如倉儲、裝貨、配送或運輸;存貨或庫存管理,例如訂貨、采購或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動化,例如電子郵件或群件的計算機輔助管理





