CN111008747A - 一种基于交旅数据融合的景区客流量预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于交旅数据融合的景区客流量预测方法，它是在通往景区的道路上设置电警卡口对将要前往景区的旅游车和私家车数量以及车辆类型进行统计，比将采集的数据实时上传到数据分析平台，由数据分析平台根据旅游车和私家车数量以及可能乘坐人数，预测出一个乘车客流量值；并将乘车客流量值与根据景区历史客流量数据估算出的除了乘坐旅游车和私家车的客流之外的所有客流量值相加，得出景区客流量预测值。本发明可以提前预测来景区的客流量，方便景区管理员可以提前安排景区工作人员的工作，合理规划游客的旅行路线，疏导客流，有效的预防因客流量引起的滞留现象，做到景区有条不紊的管理及运行，提高景区的规范化管理水平。

Description

一种基于交旅数据融合的景区客流量预测方法
技术领域
本发明涉及一种景区的客流量预测方法，尤其是一种基于交旅数据融合的景区客流量预测方法，属于互联网大数据技术领域。
背景技术
近年来，随着城市旅游产业的发展，城市景区的游客接待量逐年上升，且游客较为集中的出现，而城市的服务措施较为分散，导致城市的基础服务措施很难满足游客的服务需求。特别在节假日及旅游旺季尤为突出，依靠当前景点所在城市的服务、基础设施等建设程度，不能适应目前的状况。传统的旅游客流量预测主要是基于静态的历史数据进行预测，通常会忽视或者不能准确地反映一些重要因素对客流量的影响，如天气变化、节假日等而造成预测结果不准确，而且对于景区管理员而言，最需要的是能预测到具体时段的客流量。所以能快速有效地预测景区客流量已经成为提高旅游景区服务品质和建设智慧旅游景区的重要课题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于交旅数据融合的景区客流量预测方法，通过该方法可以提前预测景区的客流量，方便景区提前做好管理和规划，提高景区的规范化管理水平。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于交旅数据融合的景区客流量预测方法，包括以下步骤：
（1）在通往景区的道路上设置电警卡口，通过电警卡口对将要前往景区的旅游车和私家车数量进行统计，并将这些车辆按照车辆类型进行分类；采集的数据实时上传到数据分析平台；
（2）数据分析平台根据采集的旅游车和私家车数量以及车辆类型，结合不同类型车辆的座位数和可能乘坐人数，预测出一个乘车客流量值；
（3）数据分析平台根据景区历史客流量数据预测出一个除了乘坐旅游车和私家车的客流之外的所有客流量值；
（4）数据分析平台将预测出的乘车客流量值与根据景区历史客流量数据估算出的除了乘坐旅游车和私家车的客流之外的所有客流量值相加，得出景区客流量预测值，根据车辆与景区的实时距离以及车辆行驶速度，预测在未来某个时间段到达景区的客流量值；
（5）数据分析平台将预测客流量值传送至景区客流量统计平台，并在景区客流量统计平台上显示。
上述的基于交旅数据融合的景区客流量预测方法中，作为一种更优选的方案，所述的景区客流量统计平台还可以将通过景区门禁卡口统计的景区实际客流量发送给数据分析平台。
本发明的有益效果：与现有技术相比，本发明可以提前预测来景区的客流量，尤其在旅游高峰期，可以提前对来景区的客流量进行准确预测，方便景区管理员可以提前安排景区工作人员的工作，合理规划游客的旅行路线，疏导客流，有效的预防因客流量引起的滞留现象，做到景区有条不紊的管理及运行，提高景区的规范化管理水平。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明。
具体实施方式
实施例1：如图1所示，一种基于交旅数据融合的景区客流量预测方法，包括以下步骤：
（1）在通往景区的道路上设置电警卡口，此处的电警卡口为交通摄像头，通过电警卡口对将要前往景区的旅游车和私家车数量进行统计，并将这些车辆按照车辆类型进行分类，比如旅游大巴车，中巴车、小型轿车或SUV等；采集的数据通过网络或数据线实时上传到数据分析平台。
（2）数据分析平台根据采集的旅游车和私家车数量以及车辆类型，结合不同类型车辆的座位数（比如小型轿车一般为5座，跑车为4座或2座，中巴车22座，旅游大巴57座）和可能乘坐人数，预测出一个乘车客流量值。
（3）数据分析平台根据景区历史客流量数据估算出一个除了乘坐旅游车和私家车的客流之外的所有客流量，也称基础值。这个基础值是根据景区的历史客流量值预测出的一个平均客流量值，预测规则：根据当前日期或者时间段取过去5年的同一天的客流量值，然后取5天的平均值作为当前日的客流量。基础值是一个不断优化变动的值，会根据处理数据量的大小进行变动，处理的数据量越多，预测的准确度越高。
（4）数据分析平台将预测出的乘车客流量值与根据景区历史客流量数据估算出的除了乘坐旅游车和私家车的客流之外的所有客流量值相加，得出景区客流量预测值，根据车辆与景区的实时距离以及车辆行驶速度，预测在未来某个时间段到达景区的客流量值，这个值会随着系统计算数据的增多和根据实际的统计结果而变的更加准确，最终达到与实际统计的数据无限接近。数据分析平台可根据游客与景区的距离以及游客移动速度，预测在未来的10分钟或者1个小时后到达景区的客流量。
（5）数据分析平台将预测客流量值传送至景区客流量统计平台，并在景区客流量统计平台上显示。
（6）景区客流量统计平台将通过景区门禁卡口统计的景区实际客流量发送给数据分析平台，数据分析平台根据计算出的预测客流量与实际客流量进行对比分析，对预测算法不断优化，最终达到预测结果和实际结果无限接近的效果，从而保障预测结果的准确性。
本发明的实施方式不限于上述实施例，在不脱离本发明宗旨的前提下做出的各种变化均属于本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于交旅数据融合的景区客流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）在通往景区的道路上设置电警卡口，通过电警卡口对将要前往景区的旅游车和私家车数量进行统计，并按照车辆类型进行分类；采集的数据实时上传到数据分析平台；
（2）数据分析平台根据采集的旅游车和私家车数量以及车辆类型，结合不同类型车辆的座位数和可能乘坐人数，预测出一个乘车客流量值；
（3）数据分析平台根据景区历史客流量数据估算出一个除了乘坐旅游车和私家车的客流之外的所有客流量值；
（4）数据分析平台将预测出的乘车客流量值与根据景区历史客流量数据估算出的除了乘坐旅游车和私家车的客流之外的所有客流量值相加，得出景区客流量预测值，根据车辆与景区的实时距离以及车辆行驶速度，预测在未来某个时间段到达景区的客流量值；
（5）数据分析平台将预测客流量值传送至景区客流量统计平台，并在景区客流量统计平台上显示。
2.根据权利要求1所述的基于交旅数据融合的景区客流量预测方法，其特征在于：所述的景区客流量统计平台将通过景区门禁卡口统计的景区实际客流量发送给数据分析平台。
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