[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

说明书

本发明提供了基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法、装置及系统，涉及交通模型预测技术领域。本发明所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法，包括：根据旅游片区各功能分区的初始游客人数确定初始状态矩阵；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；根据所述初始状态矩阵和所述旅游交通转移矩阵预测旅游交通需求。本发明所述的技术方案，通过初始状态矩阵和旅游交通转移矩阵预测旅游交通需求，根据上一时段的状态值和转移矩阵预测下一时段的状态值，使得游客出行分布可以通过模拟旅游景区之间游客转移过程计算得到，相比于现有四阶段法而言，提高了内部出行的计算准确率和漫游交通需求预测精确度。

技术领域

本发明涉及交通模型预测技术领域，具体而言，涉及基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法、装置及系统。

背景技术

旅游交通是指以旅游休闲为主要目的出行的全过程，包括了游览区外的到发交通和在旅游片区内的漫游交通。到发交通可以利用“四阶段法”进行需求预测，而景区间的出行强调旅游线路和游览范围，重视各个出行之间的关联性。“四阶段法”基于集计统计方法考虑，根据各个景区的发生量和吸引率计算景区之间的出行分布，内部小区出行关联性较弱，对于景区间漫游出行预测精度较低。

发明内容

本发明解决的问题是如何提高漫游交通的需求预测精度。

为解决上述问题，本发明提供一种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，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。

本发明所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法，通过初始状态矩阵和旅游交通转移矩阵预测旅游交通需求，根据上一时段的状态值和转移矩阵预测下一时段的状态值，使得游客出行分布可以通过模拟旅游景区之间游客转移过程计算得到，实现了链式转移模型在旅游交通内部出行即漫游交通需求预测中的应用，相比于现有四阶段法而言，提高了内部出行的计算准确率和漫游交通需求预测精确度。

可选地，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。

本发明所述的基于马尔科夫链的旅游交通需求预测方法，根据历史年份人数分布确定规划年份人数分布，从而确定初始状态矩阵，进而能够通过初始状态矩阵和旅游交通转移矩阵预测旅游交通需求。

可选地，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。