一种景点游客量预测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种景点游客量预测系统，包括数据采集模块、数据预测模块和流量显示模块；所述数据采集模块用于采集预测数据；所述数据预测模块设置有基于LSTM的客流量预测模型，用于根据数据采集模块采集的预测数据预测景点游客量；所述流量显示模块用于显示所述景点游客量数据。本方案能够进行不同时间段的游客量的预测。

【技术实现步骤摘要】
一种景点游客量预测系统
本专利技术涉及数据预测
，尤其涉及一种景点游客量预测系统。
技术介绍
在我国,由于受到自然气候、国家经济状况、景区环境建设等诸多外部因素影响，旅游短期客流量表现出非线性、季节性、随机性等复杂特点。对受自然、气候等因素影响较大的旅游景区例如黄山、九寨沟、华山等风景区，旅游客流量的增加并不是呈现均匀分布态势，加之节假日等多种因素影响，使得客流量在不同时期的不均衡状态更加显著。由于旅游客流量是一个主要由游客参与的、复杂的、不确定的非线性系统，受到诸如自然气候、节假日及旅游突发事件等多种因素的影响，在不同时期呈现不同的特点，因此这为客流量的预测带来了极大的难度。以往的以年、季和月为尺度的旅游中长期客流量预测，主要是对客流量总体特征及变化趋势的把握，只能为旅游景区提供宏观层面的指导，难以为景区管理者的日常决策提供直接的信息参考，无法进行不同时间段的游客量的预测。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术要解决的技术问题是提供一种景点游客量预测系统，能够进行不同时间段的游客量的预测。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种景点游客量预测系统，包括数据采集模块、数据预测模块和流量显示模块；所述数据采集模块用于采集预测数据；所述数据预测模块设置有基于LSTM的客流量预测模型，用于根据数据采集模块采集的预测数据预测景点游客量；所述流量显示模块用于显示所述景点游客量数据。优选的，还包括数据清理模块；所述数据清理模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行清理。优选的，所述数据清理模块包括格式内容清理单元、数值变换单元、噪声数据清理单元、重复值清理单元、逻辑错误清理单元和归一化处理单元。优选的，所述流量显示模块显示所述景点游客量数据包括：生成并显示所述景点游客量的预测曲线。优选的，所述预测数据包括：游客相关数据、景区相关数据、景区周边相关数据、经济相关数据。本专利技术提出的景点游客量预测系统，通过采集预测数据，通过基于LSTM的客流量预测模型进行游客量预测，由于基于LSTM的客流量预测模型能够充分考虑时序特征，从而可以采集的不同时间段的预测数据进行不同时间段的游客量的预测。附图说明图1为本专利技术实施例提出的景点游客量预测系统的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术实施例提出了一种景点游客量预测系统1，包括数据采集模块101、数据预测模块102和流量显示模块103；数据采集模块101用于采集预测数据；数据预测模块102设置有基于LSTM(LongShort-TermMemory，长短时记忆网络)的客流量预测模型，用于根据数据采集模块101采集的预测数据预测景点游客量；流量显示模块103用于显示景点游客量数据。可见，本专利技术提出的景点游客量预测系统，通过采集预测数据，通过基于LSTM的客流量预测模型进行游客量预测，由于基于LSTM的客流量预测模型能够充分考虑时序特征，从而可以采集的不同时间段的预测数据进行不同时间段的游客量的预测。其中，基于LSTM的客流量预测模型依次包括LSTM层、Dropout层、全连接层和Sigmod激活层。在本专利技术的一个优选实施例中，还包括数据清理模块；数据清理模块用于对数据采集模块采集的数据进行清理。其中，数据清理模块包括格式内容清理单元、数值变换单元、噪声数据清理单元、重复值清理单元、逻辑错误清理单元和归一化处理单元。数据的清理方法包括：步骤1、格式内容清理，用于进行格式内容清洗，主要进行三个方面的清洗：a、将时间、日期、数值、全半角等格式不一致的，统一修改成指定格式；b、清洗内容中不该存在的字符，如多余空格、多余的标点符号、多余的量词等；c、清洗与所在字段要求内容不符的数据，如地区字段写成非地理位置、价格写成汉字等。步骤2、数值变换。主要将非数值型数据人为映射成数据型数据方便后续分析处理。步骤3、噪声数据清理。用于利用直方图统计分析数据分布特征的方法来识别数据集中的噪声数据，删除一些异常值。步骤4、重复值清理。用于将一些由人为因素造成的多次上报数据进行识别并删除重复数据。步骤5、逻辑错误清理。用于去掉一些使用简单逻辑推理就能直接发现问题的数据，分为三个方面：a、去掉重复内容；b、去除不合理的值，根据字段限定的取值范围进行清洗；c、修改有矛盾的内容。步骤6、归一化处理。用于将数据不在0～1范围的映射到0～1范围内，方便后续的计算处理，采用min-max标准化方法，计算公式为X*＝(x-min)/(max-min)其中，X*为归一化处理后得到的值。在本实施例中，完成数据的清洗后，可以将清洗后的数据以此拼接成长度为N的特征向量，输入到已经训练好的用于客流量预测的长短时记忆网络(LSTM)中，给出预测结果，结果为将来多个时间段内客流量的预测数量。在本专利技术的一个优选实施例中，流量显示模块显示景点游客量数据包括：生成并显示景点游客量的预测曲线。通过曲线进行数据显示，可以直观的显示数据的变化情况。在本专利技术的一个优选实施例中，预测数据包括：游客相关数据、景区相关数据、景区周边相关数据、经济相关数据。其中，游客相关数据包括游客性别、游客来源地区、游客酒店人均支出、游客饮食人均支出、游客年龄、游客学历、游客反馈、游客情绪等。景区相关数据包括景区门票价格、景区位置、景区活动项目、景区国家级别、景区季度人流、景区微博标签、景区游记数量、景区游记热度、景区搜索量、景区微博关注度、景区搜索热度、景区媒体报道数量等。景区周边相关数据包括酒店价格、酒店入住率、酒店房间数、交通路线开通情况、旅行社订单数量、地区交通便利程度、地区治安稳定程度等。经济相关数据包括国家季度GDP、居民消费水平、区域经济水平、地区财政支出等。在本专利技术实施例提出的景点游客量预测系统进行预测时，可以根据需要预测的时间段来采集对应时间段的游客相关数据、景区相关数据、景区周边相关数据、经济相关数据；再将采集的数据进行数据清理，将清清洗后的数据拼接成长度为N的特征向量，输入到已经训练好的用于客流量预测的长短时记忆网络(LSTM)中，给出预测结果，在流量显示模块显示景点游客量数据的曲线图。综上所述，本专利技术实施例至少可以实现如下效果：在本专利技术实施例中，通过采集预测数据，通过基于LSTM的客流量预测模型进行游客量预测，由于基于LSTM的客流量预测模型能够充分考虑时序特征，从而可以采集的不同时间段的预测数据进行不同时间段的游客量的预测。在本专利技术实施例中，景点游客量预测系统还包括数据清理模块；数据清理模块用于对数据采集模块采集的数据进行清理，从而便于基于LSTM的客流量预测模型的预测。在本专利技术实施例中，预测数据包括游客相关数据、景区相关数据、景区周边相关数据、经济相关数据，从而能够进行多源数据综合分析，能够适应各种景区的分析预测。最后需要说明的是：以上所述仅为本专利技术的较佳实施例，仅用于说明本专利技术的技术方案，并非用于限定本专利技术的保护范围。凡在本专利技术的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种景点游客量预测系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预测模块和流量显示模块；所述数据采集模块用于采集预测数据；所述数据预测模块设置有基于LSTM的客流量预测模型，用于根据数据采集模块采集的预测数据预测景点游客量；所述流量显示模块用于显示所述景点游客量数据。

【技术特征摘要】
1.一种景点游客量预测系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预测模块和流量显示模块；所述数据采集模块用于采集预测数据；所述数据预测模块设置有基于LSTM的客流量预测模型，用于根据数据采集模块采集的预测数据预测景点游客量；所述流量显示模块用于显示所述景点游客量数据。2.如权利要求1所述的景点游客量预测系统，其特征在于，还包括数据清理模块；所述数据清理模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行清理。3.如权利要求2所述的景点...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子剑，庞子龙，陈龙，李震川，严武，曹磊，
申请(专利权)人：上海诺悦智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31