【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其是一种景点客流量预测方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
1、随着旅游业的蓬勃发展和游客需求的日益增长，旅游规划成为提升管理水平和游客体验的一个重要环节。在旅游规划中，景点客流量的预测是其中一项核心任务。准确的客流量预测不仅有助于景区管理者制定合理的运营策略，如资源分配、设施布局、安全保障等；还能帮助游客更好地规划自己的行程，提升旅游体验。
2、相关技术中，通常采用机器学习或数据挖掘等技术对历史游客数据进行处理和分析，以预测未来的客流量。这些系统在一定程度上提高了预测的准确性和效率，但仍存在一些问题。具体地，预测模型不够灵活，无法根据实际情况进行动态调整和优化，导致预测模型的预测准确度不高。
技术实现思路
1、本申请的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。
2、为此，本申请的目的在于提供一种高准确度的景点客流量预测方法、系统、装置及存储介质。
3、为了实现上述技术目的，本申请实施例的一方面，提供了一种景点客流量预测方法，包括以下步骤：从若干渠道获取与客流量相关的初始数据；对所述初始数据进行清洗、整合处理，得到特征数据，并将所述特征数据输入客流量预测模型，得到预测结果；根据预设修正参数，对所述预测结果进行修正，得到对景点客流量预测的目标结果；所述预设修正参数与历史预测准确度和专家经验相关。本申请实施例通过多个渠道获取与客流量相关的初始数据，并对数据进行预处理，在一定程度上提升了模型的预测准确度。同时，本申请
4、在一些实施例中，在本申请的一个实施例中，所述对所述初始数据进行清洗、整合处理，得到特征数据包括：
5、确定来自各个所述渠道的数据的第一权重，根据所述第一权重，对所述初始数据进行加权处理，对加权后的数据进行整合处理，得到特征数据；
6、或者，对所述初始数据进行清洗，去除异常值，对清洗后的数据进行整合处理，得到与客流量相关的特征数据；
7、或者，对所述初始数据进行统一标准化处理，对统一标准化处理后的数据进行整合，得到特征数据。
8、在一些实施例中，在本申请的一个实施例中，所述客流量预测模型为lstm模型，所述lstm模型通过下列步骤训练得到：
9、获取初始样本数据；
10、对所述初始样本数据进行清洗、整合处理，得到特征样本数据，并将所述特征样本数据输入所述lstm模型，得到样本预测结果；
11、根据所述样本预测结果与样本真实结果，建立损失函数，并根据所述损失函数更新所述lstm模型的参数，得到更新后的所述lstm模型；
12、通过其它样本数据对更新后的所述lstm模型进行动态调整。
13、在一些实施例中，在本申请的一个实施例中，所述预设修正参数包括第一修正参数，所述第一修正参数通过下列步骤确定：
14、获取历史采集数据，预估数据和实际数据；所述预估数据为通过所述客流量预测模型对所述历史采集数据的预测结果，所述实际数据为所述历史采集数据对应的真实客流量数据；
15、根据所述预估数据与所述实际数据，确定第一修正参数。
16、在一些实施例中，在本申请的一个实施例中，所述预设修正参数包括第二修正参数，所述第二修正参数通过下列步骤确定：
17、获取当前采集渠道的第一变化，根据所述第一变化对客流量的影响，通过专家评估，确定所述第二修正参数；所述第一变化为当前采集渠道作出的与当前预测景点销量相关的行为变化。
18、在一些实施例中，在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：
19、从若干渠道获取与客流量相关的侧面数据；其中，所述侧面数据包括评论数据、访问数据；
20、将所述侧面数据输入影响模型，得到影响所述预测结果的第一系数；所述影响模型用于表征所述侧面数据与所述预测结果的关联关系；
21、将所述第一系数融入所述客流量预测模型，得到新的客流量预测模型。
22、在一些实施例中，在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：
23、获取当前各个渠道的流量变化；
24、确定所述流量变化影响所述预测结果的第二系数；
25、将所述第二系数融入所述客流量预测模型，得到新的客流量预测模型。
26、另一方面，本申请实施例提出了一种景点客流量预测系统，包括：
27、第一模块，用于从若干渠道获取与客流量相关的初始数据；
28、第二模块，用于对所述初始数据进行清洗、整合处理，得到特征数据，并将所述特征数据输入客流量预测模型，得到预测结果；
29、第三模块，用于根据预设修正参数，对所述预测结果进行修正，得到对景点客流量预测的目标结果；所述预设修正参数与历史预测准确度和专家经验相关。
30、另一方面，本申请实施例提供了一种景点客流量预测装置，包括：
31、至少一个处理器；
32、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
33、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的景点客流量预测方法。
34、另一方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现上述的景点客流量预测方法。
35、本申请实施例至少包括以下有益效果：本申请实施例提供的方法包括：从若干渠道获取与客流量相关的初始数据；对所述初始数据进行清洗、整合处理，得到特征数据，并将所述特征数据输入客流量预测模型，得到预测结果；根据预设修正参数，对所述预测结果进行修正，得到对景点客流量预测的目标结果；所述预设修正参数与历史预测准确度和专家经验相关。本申请实施例通过多个渠道获取与客流量相关的初始数据，并对数据进行预处理，在一定程度上提升了模型的预测准确度。同时，本申请实施例通过预设修正参数对模型的预测结果进行修正，能够对模型的预测结果进行灵活调整，进一步提升了模型的预测准确度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种景点客流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行清洗、整合处理，得到特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述客流量预测模型为LSTM模型，所述LSTM模型通过下列步骤训练得到：
4.根据权利要求1所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述预设修正参数包括第一修正参数，所述第一修正参数通过下列步骤确定：
5.根据权利要求1所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述预设修正参数包括第二修正参数，所述第二修正参数通过下列步骤确定：
6.根据权利要求1所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种景点客流量预测系统，其特征在于，包括：
9.一种景点客流量预测装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行
...【技术特征摘要】
1.一种景点客流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行清洗、整合处理，得到特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述客流量预测模型为lstm模型，所述lstm模型通过下列步骤训练得到：
4.根据权利要求1所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述预设修正参数包括第一修正参数，所述第一修正参数通过下列步骤确定：
5.根据权利要求1所述的景点客流量预测方法，其特征在于，所述预...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭鑫，刘忠健，
申请(专利权)人：广东宇宸信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。