【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种旅游客流风险预警和应急疏导，具体是一种基于数据分析的旅游客流风险预警和应急疏导方法。
技术介绍
1、旅游业是全球经济中的重要组成部分，但随着旅游规模的不断扩大和人口流动性的增加，旅游客流管理和安全问题日益凸显。在旅游景点等旅游客流密集的地方，可能会出现人员拥挤、安全事故、突发事件等风险，给游客和工作人员的生命安全和财产安全带来潜在威胁。为了应对这些风险，旅游管理部门和相关机构需要实时监测和预测旅游客流情况，并及时采取应急疏导措施。
2、传统的方法主要依靠人工观察和经验判断，但难以准确把握客流的实时动态和变化趋势，无法提前发现潜在的风险点，导致应急响应不及时、不准确，且预测模型数据来源单一，多为视频监控数据或信令数据，与真实数据存在差异；此外，现今客流风险预警与应急疏导系统的关注对象多为封闭场景，开放场景以及城市级别的预警与疏导少有涉及。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于数据分析的旅游客流风险预警和应急疏导方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于数据分析的旅游客流风险预警和应急疏导方法，用于实现旅游客流风险预警和应急疏导，包括：数据获取层、预测层、预警层、决策层和疏导层五部分，其中数据获取层实现了监控数据、移动通信数据、社交媒体数据的获取，将数据传输至预测层进行数据处理以及客流预测算法的实现，在预警层实现基于预置的预警阈值进行预警分级、预警分析以及发出
4、s1：监控数据客流预测部分；
5、区域面积模块：内置监控区域的静态面积数据；
6、交通计算模块：获取所有经过监控站点的公共交通工具作为客流监控目标，并获得该客流监控目标在该关联站点载来的增量人数和载走的流失人数；
7、实时监控模块：用于根据监控装置拍摄图像计算目标区域当前客流密度；
8、密度预测模块：其分别连接上述三个模块，用于将预设的预测周期内的增量人数总量和流失人数总量代入客流计算模型计算最近的预测周期内的客流人数，并用于根据客流人数、监控面积以及当前客流密度计算密度预测值，其中：
9、客流计算模型为：
10、客流人数＝增加的客流人数×增加的权重权值-流失人数总量×流失权值；
11、密度预测值＝当前客流密度+客流人数/监控面积；
12、结合客流计算模型，当预测周期内的流失人数总量大于增量人数总量时，则客流人数为负数，则密度预测值小于当前客流密度，该计算结果可对目标区域的客流流失进行统计；
13、其中具体的：流失权值＝流失客流人数/流失人数；
14、增量权值＝增添客流人数/增量人数；
15、s2：移动通信数据与社交媒体数据客流预测部分：
16、采用时间序列算法，以移动通信数据为基准使用社交媒体数据进行优化修正，具体流程：
17、1)获取移动通信数据，根据移动通信数据计算该日期的旅游客流量预估值；
18、2)基于移动通信数据和客流量修正模型对旅游客流量预估值进行修正，得到旅游客流量修正值；
19、3)获取社交媒体数据，基于社交媒体数据对旅游客流量修正值进行调整，得到旅游客流量预测值；
20、s3：预测部分整合：
21、构建一个融合模型，将监控数据客流预测结果和移动通信数据与社交媒体数据客流预测结果作为输入，通过时间序列模型来进行预测和整合，得到一个综合考虑两部分数据的客流预测模型，该模型可以根据不同数据的权重和特征进行数据融合，从而得到更准确的客流预测结果；
22、具体实现：
23、1)数据准备：将监控数据客流预测部分和移动通信数据与社交媒体数据客流预测部分的预测结果整理成时间序列格式，确保两部分的预测结果具有相同的时间步长和相同的时间范围；
24、2)模型选择：选择适合时间序列预测的模型，包括：arima、sarima、prophet；
25、3)模型训练：将两部分的预测结果分别作为输入，训练时间序列模型，可以通过拟合历史数据来训练模型，调整模型的参数和超参数；
26、4)预测整合：利用训练好的时间序列模型对未来的客流进行预测，对于每个时间步，分别使用监控数据客流预测部分和移动通信数据与社交媒体数据客流预测部分的模型进行预测；
27、5)加权整合：对于每个时间步的预测结果，根据实际需求和预测结果的准确性，给予不同部分的预测结果不同的权重，可以根据历史数据或验证数据来确定权重，也可以根据专业知识和经验进行调整；
28、具体如下：
29、使用最优权重算法：两个部分，包括监测预测和信令、社交媒体数据预测，分别被赋予权重因子1、权重因子2，将所有具有权重因子的节点融合到数据融合中心，结合传统的数据融合方法和权重因子，加权值直接表示对每个数据的关注程度，数据的准确性越高,节点的数据误差越小，权重也越大，相反，精度越低，节点数据的误差越大，权重越小，在为每个节点分配适当的权重之后，将对平均值进行处理，从而将大大提高测量值的准确性，在加权值算法的数据融合过程中，权重分布非常重要，当数据合适时，传统的数据融合算法和加权算法有很大的不同，动态加权的方法采用最小方差法，以最优条件实现最优权重分配，使总平均值误差最小，假设要估计的真值是t，则：
30、
31、式中：为估计值，wj为第j个节点的权重值，j＝1,2,3…n，tj为第j个节点的监视数据，且平均值方差为：
32、
33、
34、平均方差的约束条件为由于方差是加权因子的二次函数，因此方差必须有最小值，根据拉格朗日定律，得到定律为：
35、
36、计算总和的偏导数以获得最小平均方差，即：
37、
38、6)最终预测结果：将加权后的预测结果作为最终的客流预测结果；
39、s4：预警分析部分：
40、预警模块，其内部预存有密度阈值，预警模块用于根据密度预测值与密度阈值的比较结果进行预警工作，具体的，预警模块中存储有至少一个联系方式，预警模块用于在密度预测值大于密度阈值时向预存的联系方式发送预警信息；
41、s5：预警优化部分：
42、根据当前客流分布情况，结合社交媒体数据分析，为游客推荐其他疏导路线。
43、作为本专利技术进一步的方案：所述监控数据采用摄像监控法、人体识别技术、红外检测技术以及摄像监控法来实现，并进行图像采集、图像数据处理以及客流预测。
44、作为本专利技术进一步的方案：所述移动通信数据通过数据请求来实现，并进行获取信令数据、移动通信数据处理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据分析的旅游客流风险预警和应急疏导方法，用于实现旅游客流风险预警和应急疏导，包括：数据获取层、预测层、预警层、决策层和疏导层五部分，其中数据获取层实现了监控数据、移动通信数据、社交媒体数据的获取，将数据传输至预测层进行数据处理以及客流预测算法的实现，在预警层实现基于预置的预警阈值进行预警分级、预警分析以及发出智能疏导算法的自动化疏导建议，最后将预警结果输出到决策层，由决策层进行手动通知设置，最终将预警及疏导信息以短信通知或小程序通知、APP通知方式输出至相关机构或个人，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的旅游客流风险预警和应急疏导方法，其特征在于，所述监控数据采用摄像监控法、人体识别技术、红外检测技术以及摄像监控法来实现，并进行图像采集、图像数据处理以及客流预测。
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的旅游客流风险预警和应急疏导方法，其特征在于，所述移动通信数据通过数据请求来实现，并进行获取信令数据、移动通信数据处理以及客流预测。
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的旅游客流风险预警和应急疏导方法，
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的旅游客流风险预警和应急疏导方法，用于实现旅游客流风险预警和应急疏导，包括：数据获取层、预测层、预警层、决策层和疏导层五部分，其中数据获取层实现了监控数据、移动通信数据、社交媒体数据的获取，将数据传输至预测层进行数据处理以及客流预测算法的实现，在预警层实现基于预置的预警阈值进行预警分级、预警分析以及发出智能疏导算法的自动化疏导建议，最后将预警结果输出到决策层，由决策层进行手动通知设置，最终将预警及疏导信息以短信通知或小程序通知、app通知方式输出至相关机构或个人，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1...
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