CN115456430A - 一种景区涨潮预警方法及系统 - Google Patents

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CN115456430A CN202211140999.0A CN202211140999A CN115456430A CN 115456430 A CN115456430 A CN 115456430A CN 202211140999 A CN202211140999 A CN 202211140999A CN 115456430 A CN115456430 A CN 115456430A
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Abstract

本发明涉及景区安全管理技术领域，具体涉及一种景区涨潮预警方法及系统。一种景区涨潮预警方法，包括以下步骤：训练水位预测模型，通过水位预测模型预测预估水位值；将预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将危险时间段所在日记为危险日；向将于危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；实时获取目标水域的水位值；若水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息。本发明提供的方法，可在目标水域涨潮时，保障游客的安全及实现景区的有序管理。

Description

一种景区涨潮预警方法及系统
技术领域
本发明涉及景区安全管理技术领域，具体涉及一种景区涨潮预警方法及系统。
背景技术
而在每年潮汛期，都伴随着大量的雨水天气，如此，便可能导致许多景区内存在的江、河、海及峡谷等水域存在极大的安全隐患，若景区管理方不能及时了解到景区内水域的涨潮情况并通知到游客，将使游客的人身安全面临威胁。
发明内容
为克服上述问题或部分解决上述问题，本发明的目的在于提供一种景区涨潮预警方法及系统，涨潮时，依据游客受到的威胁程度分别对应发送相应的示警信号，以保障景区的有序管理，并提高游客的服务体验。
本发明通过下述技术方案实现：
第一方面，本发明提供一种景区涨潮预警方法，包括以下步骤：S101、获取目标景区未来日的天气数据及景区内目标水域的环境参数作为训练水位预测模型的训练样本，通过所述水位预测模型预测预估水位值，持续更新并记录；S102、将所述预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将所述危险时间段所在日记为危险日；S103、至少提前一日向将于所述危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；S104、实时获取目标水域的水位值；S105、若所述水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息，所述第二水位安全阈值低于第一水位安全阈值。
基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述预警方法还包括：涨潮时，基于所述预估水位值、危险时间段分析目标景区的受影响范围及受影响时间；基于所述受影响范围及受影响时间判断目标景区是否在危险日继续营业，若继续营业则计算景区的营业时间段及景区开放范围。
基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述常规预警信息包括目标水域的所在位置、景区当日的营业时间段、景区开放范围及解决方案，所述解决方案包括：询问游客是否变更前往目标景区的日期；若是，则为游客推荐更改日期；若否，则在所述目标景区当日的营业时间段及景区开放范围内为游客规划安全游玩路径。
基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述为游客推荐更改日期包括：步骤1：获取游客原预定前往日期及与所述原预定前往日期最近的非危险日；步骤2：获取所述非危险日内的预订前往人数；步骤3：若所述预订前往人数不低于预设人数阈值，则获取与所述非危险日最近的下一非危险日；步骤4：重复步骤2和3，直至获取的预订前往人数低于预设人数阈值，则将对应的非危险日推送至游客的手持终端。
基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述规划安全游玩路径包括：获取所述景区开放范围内的所有安全景点；利用Dijkstra算法规划遍历所述安全景点的最短路径以作为所述安全游玩路径。
基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述水位预测模型为基于AR－RNN的水位预测模型，所述水位预测模型的输出
Figure BDA0003853510340000021
Figure BDA0003853510340000022
表示在时间点t处模型的最终预测结果；
Figure BDA0003853510340000023
表示非线性单元在时间点t处的水位预测值；
Figure BDA0003853510340000024
表示线性单元在时间点t处的水位预测值。
基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述非线性单元为门控循环单元，其在时间节点t的状态由以下公式定义：zt＝σ(Wzxt+Uzht-1)，rt＝σ(Wrxt+Urht-1)；ht'＝tanh(Wxt+rt⊙Uht-1)，
Figure BDA0003853510340000025
式中：zt为更新门；σ代表sigmoid函数；rt为重置门；Wz，Uz均为zt的参数矩阵；Wr，Ur均为rt的参数矩阵；ht为时间节点t的状态；xt代表的是时间节点t的输入；W和U为各个门神经元的参数；ht'为当前水位值；所述线性单元为自回归模型AR单元，该单元在时间点t处的水位预测值
Figure BDA0003853510340000026
式中:
Figure BDA0003853510340000027
为AR模型的输出；yt为时间节点t时的输入；Wk和b为模型的参数。
基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述预警方法还包括：若所述水位值高于第二水位安全阈值，则即刻通知第一调度人员执行应急预案；若第一调度人员未响应则通知第二调度人员前往。
基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述预警方法还包括：当获取的实时水位值p超过第一预设水位值Q1后，则打开排水阀泄水，直至实时水位值p低于第二预设水位值Q2，关闭排水阀；其中，打开排水阀的数量n＝(p-Q)/a+Y，式中，a为单位上涨水位值，Y为基数排水阀量。
第二方面，本发明提供一种景区涨潮预警系统，包括：预测模块：获取目标景区未来日的天气数据及景区内目标水域的环境参数作为训练水位预测模型的训练样本，通过所述水位预测模型预测预估水位值，持续更新并记录；比较标记模块：用于将所述预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将所述危险时间段所在日记为危险日；第一预警模块：至少提前一日向将于所述危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；实时监测模块：用于实时获取目标水域的水位值；第二预警模块：若所述水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息，所述第二水位安全阈值低于第一水位安全阈值。
基于第二方面，在本发明一些实施例中，所述预警系统还包括：分析模块：用于涨潮时，基于所述预估水位值、危险时间段分析目标景区的受影响范围及程度；计算模块：用于基于所述受影响范围及程度判断目标景区是否在危险日继续营业，若继续营业则计算景区的营业时间段及景区开放范围。
基于第二方面，在本发明一些实施例中，所述第一预警模块还包括：第一服务单元：用于为游客推荐更改时段或日期；第二服务单元：用于为游客规划安全游玩路径。
第三方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，上述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，上述计算机程序使计算机执行上述一个或多个程序或方法，例如执行：S101、获取目标景区未来日的天气数据及景区内目标水域的环境参数作为训练水位预测模型的训练样本，通过所述水位预测模型预测预估水位值，持续更新并记录；S102、将所述预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将所述危险时间段所在日记为危险日；S103、至少提前一日向将于所述危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；S104、实时获取目标水域的水位值；S105、若所述水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息，所述第二水位安全阈值低于第一水位安全阈值。
本发明与现有技术相比，至少具有如下的优点和有益效果：
目标水域在涨潮期间造成的安全隐患在不同时间、不同地点会对不同的游客造成不同程度的威胁，本发明便依据不同的威胁程度分别向不同游客(或同一游客处于不同时期)发送不同示警信号，以保障景区的有序管理，并提高游客的服务体验，在保证游客安全的前提下，降低对景区收入效益的影响。
附图说明
为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。在附图中：
图1为一种景区涨潮预警方法的步骤流程框图；
图2为一种景区涨潮预警方法系统的系统结构框图。
图标：1-预测模块；2-比较标记模块；3-第一预警模块；31-第一服务单元；32-第二服务单元；4-实时监测模块；5-第二预警模块；6-分析模块；7-计算模块。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
请参照图1，在本发明实施例提供一种景区涨潮预警方法，包括以下步骤：
S101、获取目标景区未来日的天气数据及景区内目标水域的环境参数作为训练水位预测模型的训练样本，通过所述水位预测模型预测预估水位值，持续更新并记录；
为及时了解目标水域的涨/落潮情况，需提前对目标水域的水位进行预估，为保证天气数据的准确性，示例性的，本实施例中提前一日对目标水域的水位进行预估(天气数据从气象局获取，由于影响天气的因素较多，通常时间越近，气象局预测的天气数据越准确)。具体的天气数据包括降雨量及降雨时间，目标水域的环境参数包括历史水位、流量，这些数据可从目标景区附近的水文站获取，还包括历史雨量，该数据可从附近的雨量站获取。值得注意的是，历史水位、流量数据需在时间上与历史雨量数据相对应，才能作为一组训练样本数据。
目标水域的水位预测需要达到较高的准确度，才能在保证游客安全的前提下，降低对景区收入效益的影响(如步骤S102所示，若告知游客景区存在安全威胁，可能会导致游客退票)。因此，为提高水位预测的准确性，本实施例考虑采用基于AR－RNN的多变量水位预测模型预测预估水位值，模型包含线性单元及非线性单元两个部分，输入分别对应于线性单元的输入及非线性单元的输入，输出则来自于二者输出的叠加。线性单元的输入即AR单元的输入，其作用是修正模型在水位峰值处的预测值，因此输入就只包含水位信息，输出为当前时间点的水位预测值，AR单元的预测结果可以表示为
Figure BDA0003853510340000041
Figure BDA0003853510340000042
式中:
Figure BDA0003853510340000043
为AR模型的输出；yt为时间节点t时的输入；Wk和b为模型的参数；q为AR模型输入窗口的大小。非线性单元的输入即循环神经单元的输入，循环神经单元接受的是多变量的输入，同时输出单变量的预测结果，多变量的输入分别对应于水位、流量及降雨量，单变量的输出则为水位的预测值，本实施例中所使用的循环神经单元是门控循环单元，其在时间节点t的状态可由以下公式定义：
zt＝σ(Wzxt+Uzht-1)
rt＝σ(Wrxt+Urht-1)
ht'＝tanh(Wxt+rt⊙Uht-1)
Figure BDA0003853510340000051
式中：zt被称为更新门；σ代表sigmoid函数；rt被称为重置门；Wz，Uz均为z的参数矩阵；Wr，Ur均为r的参数矩阵；ht为时间节点t的状态；xt代表的是时间节点t的输入；W和U为各个门神经元的参数；ht'表示当前水位值，
Figure BDA0003853510340000052
为RNN模型的输出。
AR－RNN模型最终的输出来自线性单元和非线性单元的输出和：
Figure BDA0003853510340000053
Figure BDA0003853510340000054
表示在时间点t处模型的最终预测结果；
Figure BDA0003853510340000055
表示非线性单元在时间点t处的输出；
Figure BDA0003853510340000056
表示线性单元在时间点t处的输出。
S102、将所述预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将所述危险时间段所在日记为危险日；
为保证游客的安全，需要提前对目标景区的水位值提前进行预测，而为保证景区的收益，方便景区方确定安全的营业时间段，则还需要对目标景区所受影响的时间段进行预测。本实施例中，当估水位值高于或等于第一水位安全阈值时，则认为目标水域将对附近游客的人身安全造成威胁，当估水位值低于第一水位安全阈值时，则认为目标水域不会对附近游客的人身安全造成威胁。如此，通过将步骤S101中持续更新预的估水位值与预设的第一水位安全阈值持续进行比较即可预估出危险时间段(其更新频率可以为5-30min/次)。
进一步的，对于未实行分时购票的景区而言，游客或许会在目标景区营业时间段内的任一时段进入景区，而游客或许刚好会在危险时间段前往景区，因此在本步骤中，则将存在危险时间段的日期记为危险日，以便后续步骤中提醒将于危险日前往景区的游客避开危险日或危险时间段。
S103、至少提前一日向将于所述危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；
具体的，上述常规预警信息包括目标水域的所在位置、景区当日的营业时间段和景区开放范围，具体的位置及时间信息方便游客提前规划行程，进一步的，为降低游客退票的几率，本实施例中的常规预警信息还包括解决方案，具体的，上述解决方案包括：
询问游客是否变更前往目标景区的日期；
1)若是，则为游客推荐更改日期，具体包括：步骤1：获取游客原预定前往日期及与所述原预定前往日期最近的非危险日；步骤2：获取所述非危险日内的预订前往人数；步骤3：若所述预订前往人数不低于预设人数阈值，则获取与所述非危险日最近的下一非危险日；步骤4：重复步骤2和3，直至获取的预订前往人数低于预设人数阈值，则将对应的非危险日推送至游客的手持终端。
2)若否，则在所述目标景区当日的营业时间段及景区开放范围内为游客规划安全游玩路径。关于安全游玩路径的规划包括：获取所述景区开放范围内的所有安全景点(安全景点指涨潮时所受影响程度低的景点)；利用Dijkstra算法规划遍历所述安全景点的最短路径以作为所述安全游玩路径。
为保证常规预警信息的顺利送达，需要获取游客的联系方式，游客的联系方式则可从景区的预售票系统获取。示例性的，从预售票系统获取未来日将前往景区的游客信息，若预测的某一预估水位值高于第一水位安全阈值，则向每一个未来日将前往景区的游客发送常规预警信息，以提醒游客规避危险。
具体的，景区危险日的营业时间段和景区开放范围的确定包括以下步骤：
基于所述预估水位值、危险时间段分析目标景区的受影响范围及受影响时间段；
由于景区的地形结构是客观存在，因此为保证预估水位值及目标景区的受影响范围预估的准确性，可通过实地勘察及数据采集，构建目标景区的三维地形模型。根据获取的历史降雨量及降雨时间在三维地形模型上模拟涨潮，以修正模型数据。然后在修正完成后的模型上预估目标景区的受影响范围及受影响时间，本实施例中的受影响时间可能危险时间段不同步，例如，当目标水域的潮水溢出时，可能会殃及景区其他区域，而当目标水域潮水退去后，其他区域所受影响可能仍然存在(例如仍存在大量积水、冲出的泥沙尚未清理等)。
进一步的，为方便后续步骤计算景区的营业时间段及景区开放范围，本实施中，需分别对目标景区中的每一处景点计算其影响范围及受影响时间段。
基于所述受影响范围及受影响时间段判断目标景区是否在危险日继续营业，若继续营业则计算景区的营业时间段及景区开放范围。
示例性的，本实施例中目标景区的受影响范围及受影响时间，为景区运营方决定是否在危险日继续营业的主要判断依据。
示例1，若在威胁日期间，景区内长时间受影响范围持续在百分之六十以上，则为保证游客及工作人员的安全，景区便不适合在该日继续营业(且营业所获利润可能不足以抵消人工成本)。
示例2，若在威胁日期间，景区虽受影响范围大，但受影响时间较短，则景区运营方可待受影响范围低于预设阈值后继续营业，景区开放范围则为除受影响范围之外的区域，而随着时间的流逝(或人为干涉)，受影响的区域可能会继续减小，此时则可持续更新景区的开放范围。
S104、实时获取目标水域的水位值；
虽在步骤S101中已经提前一日对今日的水位进行预测，但影响预测结果的主要因素是由气象局预测出的降雨量，其不可避免的可能存在误差，因此，为进一步保证游客的安全，还需要实时对目标水域的水位值进行监测，具体的，可利用设于目标水域内的水位传感器或设于目标水域附近的摄像设备(图像识别)实时获取目标水域的水位值。
S105、若上述水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息，上述第二水位安全阈值低于第一水位安全阈值。
在步骤S103中，能够及时获悉常规预警信息的只能是通过线上预约订票的客户，而相当一部分线下购票的游客是无法获悉常规预警信息的，因此本步骤主要针对当日前往景区的游客。基于实时获取的目标水域的水位值，若上述水位值高于第二水位安全阈值，为保证游客安全，则由景区管理方向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，具体的，一级紧急预警信息可以为：督促尚处于目标水域附近的游客尽快撤离目标水域附近的信息，为保证游客能够及时知晓，可由景区管理人员通过喇叭进行通知或由景区管理人员现场疏散人群。而对于除目标水域附近的其他游客则发送二级紧急预警信息，二级紧急预警信息可以为提醒游客勿靠近目标水域附近的信息，由于其他区域的游客所受到的安全威胁低于目标水域附近的游客，因此只需提醒他们勿靠近目标水域附近便可继续游玩。
进一步的，为防止在涨潮期间存在游客执意进入目标水域附近，为保护游客安全，待处于目标水域附近的游客撤离后，由景区管理方即刻通知第一调度人员执行应急预案，上述应急预案包括：1)对目标水域所在区域进行封锁，2)在前往目标水域的道路上布置警示牌。为避免出现第一调度人员未接收到信息，或人员不足的情况，景区管理方还需预备第二调度人员作为备用，若第一调度人员未响应则即刻通知第二调度人员前往。
涨潮期间亲临目标景区游玩的游客所受到的安全威胁相较于尚未前往景区的游客所受到的安全威胁更大，因此，为给予游客充足的撤离时间，由景区管理方预先设置的第二水位安全阈值应低于第一水位安全阈值。
实施例2
若实时水位值高于第二水位安全阈值，将会严重影响景区内人员及财产安全，需要及时打开排水阀以避免上述状况的发生。具体的，在本实施例中，当获取的实时水位值p超过预设水位值Q后，便可以打开排水阀泄水(排水阀的具体数量可设为Y)，其中Q值的确定需视景区具体地理环境而定，示例性的，Q值可以设定为第二水位安全阈值的50％-60％，p超过预设水位值Q后，实时水位值p每上涨a(此处a可设为第二水位安全阈值的5％-10％)，则打开排水阀的数量加一，即打开排水阀的数量n＝(p-Q)/a+Y。即实时水位值越高便需要打开更多排水阀以便尽快泄水，直至实时水位值p低于第二预设水位值Q2，关闭排水阀。
实施例3
请参照图2，第二方面，本发明提供一种景区涨潮预警系统，包括：预测模块1：获取目标景区未来日的天气数据及景区内目标水域的环境参数作为训练水位预测模型的训练样本，通过所述水位预测模型预测预估水位值，持续更新并记录；比较标记模块2：用于将所述预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将所述危险时间段所在日记为危险日；第一预警模块3：至少提前一日向将于所述危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；实时监测模块4：用于实时获取目标水域的水位值；第二预警模块5：若所述水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息，所述第二水位安全阈值低于第一水位安全阈值。
进一步的，在本实施例中，所述预警系统还包括：分析模块6：用于涨潮时，基于所述预估水位值、危险时间段分析目标景区的受影响范围及程度；计算模块7：用于基于所述受影响范围及程度判断目标景区是否在危险日继续营业，若继续营业则计算景区的营业时间段及景区开放范围。
进一步的，在本实施例中，上述第一预警模块3还包括：第一服务单元31：用于为游客推荐更改时段或日期；第二服务单元32：用于为游客规划安全游玩路径。
本发明实施例所提供的系统可用于执行上述实施例1所描述的方法，具体方法具体见实施例1。在此不作赘述。
实施例4
本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，上述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，上述计算机程序使计算机执行上述一个或多个程序或方法，S101、获取目标景区未来日的天气数据及景区内目标水域的环境参数作为训练水位预测模型的训练样本，通过所述水位预测模型预测预估水位值，持续更新并记录；S102、将所述预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将所述危险时间段所在日记为危险日；S103、至少提前一日向将于所述危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；S104、实时获取目标水域的水位值；S105、若所述水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息，所述第二水位安全阈值低于第一水位安全阈值。
实施例1中所描述的方法如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例所提供的系统可用于执行上述任一实施例上述的方法，具体见实施例1。在此不作赘述。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种景区涨潮预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标景区未来日的天气数据及景区内目标水域的环境参数作为训练水位预测模型的训练样本，通过所述水位预测模型预测预估水位值，持续更新并记录；
将所述预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将所述危险时间段所在日记为危险日；
至少提前一日向将于所述危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；
实时获取目标水域的水位值；
若所述水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息，所述第二水位安全阈值低于第一水位安全阈值。
2.根据权利要求1所述的景区涨潮预警方法，其特征在于，所述预警方法还包括：
涨潮时，基于所述预估水位值、危险时间段分析目标景区的受影响范围及受影响时间；
基于所述受影响范围及受影响时间判断目标景区是否在危险日继续营业，若继续营业则计算景区的营业时间段及景区开放范围。
3.根据权利要求2所述的景区涨潮预警方法，其特征在于，所述常规预警信息包括目标水域的所在位置、景区当日的营业时间段、景区开放范围及解决方案，所述解决方案包括：
询问游客是否变更前往目标景区的日期；
若是，则为游客推荐更改日期；
若否，则在所述目标景区当日的营业时间段及景区开放范围内为游客规划安全游玩路径。
4.根据权利要求3所述的景区涨潮预警方法，其特征在于，所述为游客推荐更改日期包括：
步骤1：获取游客原预定前往日期及与所述原预定前往日期最近的非危险日；
步骤2：获取所述非危险日内的预订前往人数；
步骤3：若所述预订前往人数不低于预设人数阈值，则获取与所述非危险日最近的下一非危险日；
步骤4：重复步骤2和3，直至获取的预订前往人数低于预设人数阈值，则将对应的非危险日推送至游客的手持终端。
5.根据权利要求3所述的景区涨潮预警方法，其特征在于，所述规划安全游玩路径包括：
获取所述景区开放范围内的所有安全景点；
利用Dijkstra算法规划遍历所述安全景点的最短路径以作为所述安全游玩路径。
6.根据权利要求1所述的景区涨潮预警方法，其特征在于，所述水位预测模型为基于AR－RNN的水位预测模型，所述水位预测模型的输出
Figure FDA0003853510330000021
Figure FDA0003853510330000022
表示在时间点t处模型的最终预测结果；
Figure FDA0003853510330000023
表示非线性单元在时间点t处的水位预测值；
Figure FDA0003853510330000024
表示线性单元在时间点t处的水位预测值。
7.根据权利要求6所述的景区涨潮预警方法，其特征在于，所述非线性单元为门控循环单元，其在时间节点t的状态由以下公式定义：zt＝σ(Wzxt+Uzht-1)，rt＝σ(Wrxt+Urht-1)；h′t＝tanh(Wxt+rt⊙Uht-1)，
Figure FDA0003853510330000025
式中：zt为更新门；σ代表sigmoid函数；rt为重置门；Wz，Uz均为zt的参数矩阵；Wr，Ur均为rt的参数矩阵；ht为时间节点t的状态；xt代表的是时间节点t的输入；W和U为各个门神经元的参数；h′t为当前水位值；
所述线性单元为自回归模型AR单元，该单元在时间点t处的水位预测值
Figure FDA0003853510330000026
式中:
Figure FDA0003853510330000027
为AR模型的输出；yt为时间节点t时的输入；Wk和b为模型的参数。
8.根据权利要求1所述的景区涨潮预警方法，其特征在于，所述预警方法还包括：
若所述水位值高于第二水位安全阈值，则即刻通知第一调度人员执行应急预案；
若第一调度人员未响应则通知第二调度人员前往。
9.根据权利要求1所述的景区涨潮预警方法，其特征在于，所述预警方法还包括：
当获取的实时水位值p超过第一预设水位值Q1后，则打开排水阀泄水，直至实时水位值p低于第二预设水位值Q2，关闭排水阀；
其中，打开排水阀的数量n＝(p-Q)/a+Y，式中，a为单位上涨水位值，Y为基数排水阀量。
10.一种景区涨潮预警系统，其特征在于，包括：
预测模块：获取目标景区未来日的天气数据及景区内目标水域的环境参数作为训练水位预测模型的训练样本，通过所述水位预测模型预测预估水位值，持续更新并记录；
比较标记模块：用于将所述预估水位值与预设的第一水位安全阈值进行比较，将预估水位值高于第一水位安全阈值的时间段记为危险时间段，将所述危险时间段所在日记为危险日；
第一预警模块：至少提前一日向将于所述危险日前往目标景区的游客发送常规预警信息；
实时监测模块：用于实时获取目标水域的水位值；
第二预警模块：若所述水位值高于第二水位安全阈值，则向目前尚处于目标水域附近的游客发送一级紧急预警信息，向其余位置的游客发送二级紧急预警信息，所述第二水位安全阈值低于第一水位安全阈值。
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