基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法技术

本发明专利技术涉及智能预测技术领域，具体涉及基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，具体为利用人工智能和传感技术来预测旅游舒适性，它包括数据收集、清洗和预处理、数据转换与特征提取、建立预测模型、模型训练和评估、部署和实时预测、以及持续优化的步骤。通过收集相关数据并使用适当的机器学习算法，该方案可以建立预测模型，并通过实时预测和持续优化来提供更准确和优化的旅游舒适性预测。基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法能够有效提高舒适性的预测准确性和用户体验，同时实现模型的持续优化和自动化流程，具有较大的实际应用潜力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能预测，具体涉及基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法。

技术介绍

1、传统的旅游舒适性预测方法通常基于统计学模型和经验判断来评估旅游目的地的舒适性。然而，这些方法在数据处理、特征提取和模型训练等方面存在一些缺点。首先，数据的收集和处理过程可能较为繁琐，需要人工干预和手动处理。其次，传统的特征提取方法可能忽略了一些重要的特征，导致模型的预测效果不理想。最后，传统的模型训练方法通常不够灵活，无法适应复杂的旅游舒适性预测需求。

2、近年来，随着人工智能和传感技术的快速发展，基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法逐渐成为研究热点。这些方法利用大量的数据和自动化的分析技术，能够更加准确地评估旅游目的地的舒适性。

3、使用传感器收集的实时环境数据和天气数据可以提供更全面的信息，帮助预测旅游目的地的舒适性。同时，借助人工智能和机器学习算法，可以从海量数据中提取最相关的特征，并构建预测模型。

4、然而，基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法仍然存在一些挑战和不足。首先，数据的收集和处理过程需要大量的时间和资本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，其特征在于：包括以下步骤

2.根据权利要求1所述的基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，其特征在于：所述S1收集旅游舒适性相关数据具体包括天气数据、环境传感器数据和交通数据，天气数据可以通过天气服务提供商的公共API获取，环境传感器数据通过温湿度传感器和PM2.5传感器获取，交通数据可以通过交通数据服务商提供的API获取。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，其特征在于：所述S2数据清洗和预处理具体包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化和数据转换和特征提取。</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，其特征在于：包括以下步骤

2.根据权利要求1所述的基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，其特征在于：所述s1收集旅游舒适性相关数据具体包括天气数据、环境传感器数据和交通数据，天气数据可以通过天气服务提供商的公共api获取，环境传感器数据通过温湿度传感器和pm2.5传感器获取，交通数据可以通过交通数据服务商提供的api获取。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，其特征在于：所述s2数据清洗和预处理具体包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化和数据转换和特征提取。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，其特征在于：所述缺失值处理用于处理数据中的缺失值，可以采用以下方法：

5.根据权利要求1所述的基于人工智能和传感技术的旅游舒适性预测方法，其特征在于：所述s3数据转换和特征提取：采用统计学方法、时间序列分析、频域分析、基于模型的方法和主成分分析。

【专利技术属性】
技术研发人员：李琦，
申请(专利权)人：重庆工商大学，
类型：发明
国别省市：

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