[发明专利]基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法、装置及系统在审
申请号: | 202111000900.2 | 申请日: | 2021-08-30 |
公开(公告)号: | CN113449932A | 公开(公告)日: | 2021-09-28 |
发明(设计)人: | 林涛;郭晓东;罗钧韶;罗天;吕一彤;唐先马 | 申请(专利权)人: | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26 |
代理公司: | 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙) 11473 | 代理人: | 闫冬 |
地址: | 518131 广东省深圳市龙华区民治*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 马尔科夫链 旅游 交通 需求预测 方法 装置 系统 | ||
1.基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法,应用于旅游片区内的漫游交通,其特征在于,包括:
根据所述旅游片区各功能分区的初始游客人数确定初始状态矩阵,其中,所述初始状态矩阵表示马尔科夫链预测模型初始时段的状态值,所述初始状态矩阵由所述旅游片区各功能分区的初始游客分布组成;
根据所述旅游片区各功能分区之间的游客转移概率确定旅游交通转移矩阵,其中,所述旅游交通转移矩阵由所述马尔科夫链预测模型的多个一步转移概率组成,所述一步转移概率与所述功能分区上一时段的游客人数及游客转移人数相关联;
根据所述初始状态矩阵和所述旅游交通转移矩阵确定所述马尔科夫链预测模型下一时段的状态值,以预测旅游交通需求,其中,所述马尔科夫链预测模型下一时段的状态值与所述功能分区下一时段的游客人数相关联。
2.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法,其特征在于,所述根据所述旅游片区各功能分区的初始游客人数确定初始状态矩阵包括:
根据所述旅游片区各功能分区的历史年份人数分布,建立游客人数与影响因素之间的函数关系,其中,所述历史年份人数分布由历史游客数据确定;
根据所述函数关系与规划年份的影响因素,确定所述旅游片区各功能分区的规划年份人数分布,其中,所述规划年份的影响因素包括多项规划指标,所述规划指标由规划年份的计划确定;
对所述旅游片区各功能分区的规划年份人数分布作归一化处理,确定所述初始状态矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法,其特征在于,所述影响因素包括片区游客结构、各功能分区景区资源、知名度和交通可达性,所述建立游客人数与影响因素之间的函数关系包括:
根据所述历史游客数据分别建立所述游客人数与所述片区游客结构、所述各功能分区景区资源、所述知名度和所述交通可达性之间的函数关系,其中,所述片区游客结构包括客源地结构、年龄和职业构成、旅游目的结构、停留时间和消费结构,所述景区资源指能够引起游客进行审美与游览活动且可以作为开发利用的自然资源,所述知名度指景区被公众知晓和了解的程度,所述交通可达性指景区的交通便捷程度。
4.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法,其特征在于,所述根据所述旅游片区各功能分区之间的游客转移概率确定旅游交通转移矩阵包括:
确定所述旅游片区各功能分区的旅游交通产生概率,其中,所述旅游交通产生概率与游客的旅游时间相关联;
确定所述旅游片区各功能分区的旅游交通吸引概率,其中,所述旅游交通吸引概率与各功能分区的吸引度相关联;
确定所述旅游片区各功能分区之间的交通阻抗函数;
根据所述旅游交通产生概率、所述旅游交通吸引概率和所述交通阻抗函数确定所述游客转移概率,以根据所述游客转移概率确定所述旅游交通转移矩阵,其中,所述游客转移概率指游客从一功能分区转移到另一功能分区的概率。
5.根据权利要求4所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法,其特征在于,所述游客的旅游时间与所述旅游片区各功能分区的旅游资源特点、景区类型和景区数量相关联,所述确定所述旅游片区各功能分区的旅游交通产生概率包括:
根据所述旅游片区各功能分区的所述旅游资源特点、所述景区类型和所述景区数量确定游客在对应功能分区的旅游时间,根据所述旅游时间确定所述旅游交通产生概率,其中,所述旅游时间指游客在对应功能分区的平均逗留时间。
6.根据权利要求4所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法,其特征在于,所述各功能分区的吸引度与所述旅游片区各功能分区的初始游客规模以及与其他功能分区的相对地理位置和交通便利程度相关联,所述确定所述旅游片区各功能分区的旅游交通吸引概率包括:
根据所述旅游片区各功能分区的所述初始游客规模以及所述与其他功能分区的相对地理位置和交通便利程度确定所述各功能分区的吸引度以确定所述旅游交通吸引概率,其中,所述吸引度指所述各功能分区对于游客的吸引力大小。
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