[发明专利]一种城市节假日旅游景区风险评估的方法有效
| 申请号: | 202210276088.4 | 申请日: | 2022-03-21 | 
| 公开(公告)号: | CN114372642B | 公开(公告)日: | 2022-05-20 | 
| 发明(设计)人: | 黄磊;王震;周正斌;王波;廖文绪 | 申请(专利权)人: | 创意信息技术股份有限公司 | 
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/14;G06N3/04;G06N3/08 | 
| 代理公司: | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人: | 詹权松 | 
| 地址: | 610000 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 城市 节假日 旅游 景区 风险 评估 方法 | ||
1.一种城市节假日旅游景区风险评估的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:确定并获取与景区旅游风险相关影响因素的数据;
步骤二:使用线性假设描述影响景区风险的固定要素;
步骤三:使用RBF网络描述影响景区风险的浮动要素;所述步骤三具体包括:
根据获取的景区历史旅游数据,将景区客流和游客投诉数据作为浮动因素,构建RBF网络并利用RBF网络将非线性的浮动因素转换为线性相关的浮动因素,线性相关转换公式如下式所示:
其中:,,,其中,bi为浮动因素影响系数;Ri为浮动因素;xi为第i个浮动因素;xmax为最大浮动因素;c为浮动因素算数平均值;m为浮动因素的个数;n为选取的景区样本数;
使用均匀设计法确定RBF网络选取的样本,该过程具体包括:
取p个景区最近q次的景区客流、游客投诉数据,分别计算每个景区q个数据的平均值ki:
根据yj和ki计算出zj:
,其中,yj为第j个样本的数据值;zj为第j个样本平均值;
确保zj在[-1, 1]的区间范围,如计算结果不在区间范围内,则选取新的样本数据进行替换;
通过上述计算操作获得一个p行q列的二维表,每一行是1个景区q次样本数据;取第1列、第q/2列、第q列数据,记为u1、u2、u3,代入下面的正交函数计算出特征值x1~xq,正交函数如下式所示:
最后利用线性相关转换公式计算出景区风险的浮动因素;
步骤四:合并固定要素影响和浮动要素影响得到景区风险模型;
步骤五:利用景区风险模型进行风险评估,并使用RBF网络学习提升模型描述的准确性。
2.根据权利要求1所述的一种城市节假日旅游景区风险评估的方法,其特征在于,所述步骤一中景区旅游风险相关影响因素的数据具体包括:景区天气、历史平均游客接待量、景区隐患点、救援力量分布情况、景区客流和游客投诉数据。
3.根据权利要求1所述的一种城市节假日旅游景区风险评估的方法,其特征在于,所述步骤二具体包括:采用线性假设方式将提取的固定因素组合为景区风险线性函数过程具体包括:
采用线性假设方式将景区天气、历史平均游客接待量、景区隐患点和救援力量分布情况的固定因素组合成景区风险线性函数,函数具体如下式所示:
其中,为固定因素的影响系数;为固定因素;U为景区风险线性函数。
4.根据权利要求1所述的一种城市节假日旅游景区风险评估的方法,其特征在于,所述景区风险模型如下式所示:
,其中,G为景区风险模型评分,U为景区风险线性函数,
5.根据权利要求1所述的一种城市节假日旅游景区风险评估的方法,其特征在于,所述步骤五具体包括:使用偏差修正法,通过训练样本集来获得满足监督要求的网络中心和其他权重参数;
分别计算n个景区样本u1j、u2j、u3j与特征值xj的偏差率p1j、p2j、p3j,偏差率
,为第j个景区的第k个样本;
求出每列样本数据的平均偏差率
;
找出所有偏差率大于期望偏差率的样本数据列,将其剔除并重新选择新的样本列进行计算,直到偏差率小于等于期望偏差率。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理





