技術(shù)特征：

1.一種基于旅游大數(shù)據(jù)的游客流量預(yù)測方法，包括：

步驟101)、采集旅游大數(shù)據(jù)，建立預(yù)測樣本；其中，

所述旅游大數(shù)據(jù)包括歷史客流數(shù)據(jù)y₁、社交網(wǎng)絡(luò)熱力數(shù)據(jù)y₂、OTA瀏覽數(shù)據(jù)y₃、周邊城市游客數(shù)據(jù)y₄、交通流量數(shù)據(jù)y₅；所述預(yù)測樣板包括一個(gè)或多個(gè)時(shí)間段內(nèi)的旅游大數(shù)據(jù)；

步驟102)、建立客流量預(yù)測模型，并基于所述預(yù)測樣本求取所述客流量預(yù)測模型中的參數(shù)；其中，所述客流量預(yù)測模型為：

$Z={\mathrm{\α}}_0+\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_k{y}_k+e;$

其中的Z為預(yù)測客流量，α_k為對應(yīng)樣本數(shù)據(jù)的計(jì)算參數(shù)，α_k為預(yù)測修訂常量，e是去除影響后的隨機(jī)誤差，y_k為預(yù)測樣板中的數(shù)據(jù)；α_k、α_k為所述客流量預(yù)測模型中的待求參數(shù)；

步驟103)、由步驟102)所得到的客流量預(yù)測模型計(jì)算游客流量的預(yù)測初始值；

步驟104)、根據(jù)景區(qū)在預(yù)測日的天氣預(yù)報(bào)校正游客流量的預(yù)測值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于旅游大數(shù)據(jù)的游客流量預(yù)測方法，其特征在于，在所述的步驟102)中，采用多元線性回歸的最小二乘法求取所述客流量預(yù)測模型中的參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于旅游大數(shù)據(jù)的游客流量預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟104)包括：

首先根據(jù)預(yù)測景區(qū)的天氣預(yù)報(bào)，計(jì)算人體舒適度指數(shù)，該指數(shù)的計(jì)算公式如下：

ssd＝(1.818t+18.18)(0.88+0.002f)+(t-32)/(45-t)-3.2v+18.2；

其中，t為平均氣溫，f為相對濕度，v為風(fēng)速；

然后根據(jù)ssd值校正參數(shù)β；具體包括：若50<ssd<76,β＝1.25，若25<ssd<51或75<ssd<86，β＝1；若ssd<26或ssd>85，β＝0.85；

最后在得到校正參數(shù)β后，對預(yù)測初始值進(jìn)行校正，取得校正后的景區(qū)預(yù)測客流量Z_β：

Z_β＝βZ；

Z為預(yù)測初始值。

4.一種游客流量峰值調(diào)控方法，包括：

步驟201)、將權(quán)利要求1-3之一的所述基于旅游大數(shù)據(jù)的游客流量預(yù)測方法所得到的某一景區(qū)的游客流量預(yù)測值與該景區(qū)的接待游客能力進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果將該景區(qū)劃分為峰值調(diào)控景區(qū)或余量充足景區(qū)；其中，

所述峰值調(diào)控景區(qū)為游客流量預(yù)測值大于景區(qū)的接待游客能力，所述余量充足景區(qū)為游客流量預(yù)測值小于景區(qū)的接待游客能力；

步驟202)、計(jì)算峰值調(diào)控景區(qū)與余量充足景區(qū)之間的單體調(diào)控阻力系數(shù)；其中,所述單體調(diào)控阻力系數(shù)是衡量峰值調(diào)控景區(qū)與余量充足景區(qū)之間調(diào)控游客難度的無量綱指標(biāo)，由景區(qū)間距離、景區(qū)間消費(fèi)差額、景區(qū)吸引力比值共同決定；

步驟203)、基于步驟202)得到的單體調(diào)控阻力系數(shù)構(gòu)建峰值調(diào)控計(jì)算模型；其中，所述峰值調(diào)控計(jì)算模型要求峰值游客調(diào)控的總阻力最小，其表達(dá)式為：

$\min C=\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{c}_{ij}{x}_{ij};$

$s.t\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_{ij}=p_i\\ \underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{x}_{ij}=v_j\\ x_{ij}\&GreaterEqual;0,i=1,2...m;j=1,2...n\end{array}\right.;$

其中C為總的調(diào)控阻力，c_ij為從峰值調(diào)控景區(qū)p_i調(diào)度游客到余量充足景區(qū)v_j的單體調(diào)控阻力系數(shù)，x_ij為從峰值調(diào)控景區(qū)p_i調(diào)度游客到余量充足景區(qū)v_j的游客量；

步驟204)、基于步驟203)所建立的峰值調(diào)控計(jì)算模型，計(jì)算預(yù)計(jì)客流分配情況，確定游客峰值調(diào)控景區(qū)對應(yīng)的余量充足景區(qū)；

步驟205)、基于步驟204)的結(jié)果進(jìn)行游客誘導(dǎo)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的游客流量峰值調(diào)控方法，其特征在于，所述步驟202)包括：

步驟202-1)、峰值調(diào)控景區(qū)p_i與余量景區(qū)v_j之間進(jìn)行調(diào)度，計(jì)算兩景區(qū)之間的單體調(diào)控交通消費(fèi)t_ij；其中，d_ij為景區(qū)之間的距離，為當(dāng)?shù)刈廛囐M(fèi)用平均單價(jià)；

步驟202-2)、計(jì)算峰值調(diào)控景區(qū)p_i、余量景區(qū)v_j之間的預(yù)計(jì)游客消費(fèi)差額；其中，

預(yù)計(jì)游客消費(fèi)差額分別為峰值調(diào)控景區(qū)p_i、余量景區(qū)v_j預(yù)計(jì)游客消費(fèi)平均值；

步驟202-3)、計(jì)算景區(qū)吸引力指數(shù)比；若峰值調(diào)控景區(qū)p_i、余量景區(qū)v_j的景區(qū)OTA網(wǎng)絡(luò)評分分別為s_i、s_j，則景區(qū)吸引力指數(shù)比為s_ij＝s_i/s_j；

步驟202-4)、對單體調(diào)控交通消費(fèi)t_ij、預(yù)計(jì)游客消費(fèi)差額w_ij進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：

步驟202-5)、根據(jù)之前計(jì)算得到的兩景區(qū)之間的單體調(diào)控交通消費(fèi)t_ij、兩景區(qū)之間的預(yù)計(jì)游客消費(fèi)差額w_ij、景區(qū)吸引力指數(shù)比s_ij，計(jì)算兩景區(qū)之間的單體調(diào)控難度系數(shù)：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的游客流量峰值調(diào)控方法，其特征在于，所述步驟204)包括：遍歷峰值調(diào)控計(jì)算模型中的所有的單體調(diào)控阻力系數(shù)c_ij，找到調(diào)控消費(fèi)最低的一條路徑優(yōu)先分配，取x_ij＝min(p_i，v_j)；循環(huán)往復(fù)，直至所有的x_ij均完成取值，即獲得峰值景區(qū)游客調(diào)控目的地和預(yù)計(jì)接納人數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的游客流量峰值調(diào)控方法，其特征在于，在所述步驟205)中采用三級調(diào)控模式進(jìn)行游客誘導(dǎo)，包括：

設(shè)定閾值x₁、x₂，當(dāng)x_ij<x₁時(shí)，采用一級誘導(dǎo)模式調(diào)控，在景區(qū)附近以廣播等方式誘導(dǎo)游客向目的地景區(qū)轉(zhuǎn)移；

當(dāng)x₁<x_ij<x₂時(shí)，采用二級誘導(dǎo)模式調(diào)控，在景區(qū)附近進(jìn)行廣播誘導(dǎo)之外，在通向景區(qū)的交通路段進(jìn)行交通廣播、區(qū)域信號燈控制，引導(dǎo)車流量像目的地景區(qū)轉(zhuǎn)移；

當(dāng)x_ij>x₂時(shí)，采用三級誘導(dǎo)模式調(diào)控，全網(wǎng)化發(fā)布游客誘導(dǎo)信息，在充分調(diào)動前兩級誘導(dǎo)手段的同時(shí)，利用微信公眾平臺、WEB網(wǎng)站、移動APP、OTA進(jìn)行消息發(fā)布，從行前開始進(jìn)行游客誘導(dǎo)調(diào)控。