【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及客流分析，尤其涉及智能化会展客流分析与调控方法。
技术介绍
1、在现代会展行业中，高效、精确地管理大规模客流一直是一个重要挑战。传统的客流管理方法通常依赖于人工统计和经验判断，这些方法不仅耗时耗力，而且准确性和响应速度有限。随着参展人数的增加和会展活动的复杂性提升，传统方法难以满足现代会展中心对于高效率和高质量服务的需求。
2、此外，环境因素如温度、噪音水平和灯光照明条件对客流分布和参展者体验也有着显著影响。这些因素在传统的客流管理方法中往往被忽视，导致无法全面优化参展者的体验和展馆的运营效率。
3、随着信息技术的发展，尤其是数据分析、机器学习和物联网技术的进步，为会展客流管理提供了新的解决方案。这些技术使得可以实时收集和分析大量客流和环境数据，为会展中心的运营决策提供数据支持。然而，如何有效地整合和利用这些数据，以及如何基于数据制定智能调控策略，成为了新的挑战。
4、综上所述，现代会展客流分析与调控面临着从传统方法向更智能、数据驱动的方法转变的需求，这一转变不仅要求高效准确地处理大量数据，还要求能够综合考虑多种环境因素，以提升客流管理的效果和参展者的整体体验。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了智能化会展客流分析与调控方法。
2、智能化会展客流分析与调控方法，包括以下步骤：
3、s1：数据收集，利用安装在会展中心的多个传感器收集客流数据，包括人数、移动速度和方向；
4、s2：引入环
5、s3：数据融合与预测，将s1中的客流数据和s2中的环境数据进行融合，基于数据分析技术预测高峰时段和拥堵区域；
6、s4：智能调控策略制定，根据数据分析结果，自动制定调控策略；
7、s5：利用历史客流数据分析各展区的客流分布特点和趋势，智能规划展览品的布局，以平衡高峰时段和非高峰时段的客流量，在会展期间，根据实时客流数据与历史数据对比，动态调整展区布局。
8、进一步的，所述s1中的传感器包括视频摄像头、红外传感器和wi-fi追踪设备；
9、所述视频摄像头安装在会展中心的各入口、出口和交通节点，用于实时捕捉和记录参展者的数量和移动路径；
10、红外传感器布置在展馆的各展区和主通道，用于监测人群密度和移动趋势；
11、wi-fi追踪设备部署在整个会展中心，通过分析参展者手机的wi-fi信号，来追踪人群的移动速度和方向。
12、进一步的，所述s2中的环境数据的包括温度、噪音水平、灯光照明条件；
13、温度通过安装在会展中心的各个位置的温度传感器获取，以监测不同区域的舒适度；
14、噪音水平通过分布在会展中心的声音传感器进行监测，以评估环境的嘈杂程度；
15、灯光照明条件通过光照强度传感器获取，以评估照明对展品展示和参展者舒适度的影响。
16、进一步的，所述s2中的预测环境因素对客流分布的潜在影响包括使用温度因素、噪音水平因素和灯光照明条件因素来预测客流分布的潜在影响；
17、温度因素被用来分析参展者在不同温度条件下的停留时间和移动趋势，从而预测特定区域在不同时间段内的客流密度；
18、噪音水平因素用于评估环境噪声对参展者舒适度的影响，以及噪音水平高的区域是否导致参展者迅速通过或避开该区域，进而影响客流的分布；
19、灯光照明水平因素被用于分析照明条件如何影响展品的吸引力和参展者的舒适度，以及在不同照明条件下参展者的分布模式。
20、根据不同环境因素基于多个预测分析模型，预测不同环境因素如何作用，影响客流分布和流动趋势。
21、进一步的，所述温度因素对客流的影响分析基于多项式回归，计算为：
22、y＝β0+β1t+β2t2+ε，其中，y是客流量，t是温度，β0,β1,β2是模型参数，ε是误差项；
23、通过引入t2，捕捉到温度与客流之间的非线性关系，参数β1和β2分别表示温度和温度平方项对客流的影响强度。
24、所述噪音水平因素对客流的影响分析基于分段线性回归，噪音水平与客流量的关系在不同的噪音级别区间内有不同的斜率，计算公式：
25、y＝β0+β1n+β2n×i(n>n0)+ε，其中，y是客流量，n是噪音水平，n0是预设的噪音临界值，i(n>n0)是一个指示函数，当n超过n0时取值为1，否则为0，β0,β1,β2是模型参数，ε是误差项。
26、所述灯光照明条件因素对客流的影响分析基于逻辑回归，灯光照明对客流的影响适合用分类方法分析，计算公式：
27、其中，p(y＝1)是在特定照明条件下客流量增加的概率，l是照明强度，β0,β1是模型参数；
28、逻辑回归模型用于预测给定照明条件下客流增加的概率，参数β1表示灯光照明强度对客流概率变化的影响。
29、进一步的，所述s3具体包括：
30、s31：结合s1阶段收集的客流数据和s2阶段收集的环境数据，利用时间序列分析方法，将客流数据和环境数据按照时间顺序进行排序和同步，确保数据的时效性和相关性；
31、s32：应用机器学习算法，对融合后的数据进行分析，以识别导致客流量增加或拥堵的模式和趋势；
32、s33：使用模式和趋势来预测高峰时段和拥堵区域，包括特定时间段的客流量预测，以及受环境因素影响的潜在拥堵区域。
33、进一步的，所述s31中的时间序列分析方法包括数据的整合、排序、同步以及时间依赖性分析，具体包括：
34、s311，数据整合与排序：将收集到的客流数据和环境数据整合到一个数据集中；
35、整合公式：设客流数据为dc(t)和环境数据为de(t)，整合数据为d(t)＝{dc(t),de(t)}；
36、s312，时间序列对齐：对于每个时间点t，确保客流数据和环境数据都是对应的，基于插值或数据重采样以确保所有数据按照相同的时间频率进行记录；
37、对齐公式：使用插值方法对缺失的时间点进行数据填充，如果t时刻缺少dc(t)或de(t)，则通过插值计算dc(t)或de(t)；
38、s313，时间依赖性分析：分析数据集d(t)中的时间依赖性，通过自回归模型识别模式和趋势，自回归模型表示为arima(p,d,q)，其中p是自回归项的数量，d是差分次数，q是移动平均项的数量，模型公式：
39、其中yt是时间t的预测值，是自回归系数，εt是误差项，θ1,…,θq是移动平均系数。
40、进一步的，所述s32中的机器学习算法具体包括：
41、整合和同步客流数据与环境数据，对数据进行预处理，包括缺失值处理、归一化；
42、构建随机森林模型，随机森林由多个决策树构成的集合，每棵树在数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述S1中的传感器包括视频摄像头、红外传感器和Wi-Fi追踪设备；
3.根据权利要求2所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述S2中的环境数据的包括温度、噪音水平、灯光照明条件；
4.根据权利要求3所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述S2中的预测环境因素对客流分布的潜在影响包括使用温度因素、噪音水平因素和灯光照明条件因素来预测客流分布的潜在影响；
5.根据权利要求4所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述温度因素对客流的影响分析基于多项式回归，计算为：
6.根据权利要求5所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述S3具体包括：
7.根据权利要求6所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述S31中的时间序列分析方法包括数据的整合、排序、同步以及时间依赖性分析，具体包括：
8.根据权利要求7所述的智能化会展客流分析与
9.根据权利要求8所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述S4中的智能调控策略制定时，综合考虑预测的高峰时段、拥堵区域、环境因素影响以及客流的移动趋势和分布模式，基于分析结果，自动执行以下调控策略：
10.根据权利要求9所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述S5具体包括：
...【技术特征摘要】
1.智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述s1中的传感器包括视频摄像头、红外传感器和wi-fi追踪设备；
3.根据权利要求2所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述s2中的环境数据的包括温度、噪音水平、灯光照明条件；
4.根据权利要求3所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述s2中的预测环境因素对客流分布的潜在影响包括使用温度因素、噪音水平因素和灯光照明条件因素来预测客流分布的潜在影响；
5.根据权利要求4所述的智能化会展客流分析与调控方法，其特征在于，所述温度因素对客流的影响分析基于多项式回归，计算为：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘赞，
申请(专利权)人：西藏沐风文化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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