网络最大流模型在旅游管理中的应用

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旅游经济知识:旅游资源评价与利用模型

旅游经济知识:旅游资源评价与利用模型

旅游经济知识:旅游资源评价与利用模型旅游业是国民经济中的重要支柱产业,具有广阔的市场前景和较高的经济价值。

各国都在积极开发旅游资源,提升旅游产业的发展水平。

在旅游资源开发中,旅游资源评价与利用模型是一个十分重要的环节。

本文将从旅游资源评价与利用模型的定义、意义、实践、存在问题以及对策等方面进行说明和探讨。

一、旅游资源评价与利用模型的定义和意义旅游资源评价与利用模型是指对旅游资源进行评价,综合考虑旅游资源的自然环境、文化历史、社会经济等因素,选择合适的开发利用模式,以实现旅游资源的最大化利用价值的方法和手段。

旅游资源评价与利用模型的意义在于:首先,可以促进旅游业的发展,提升旅游产业的综合竞争力;其次,可以加强旅游资源保护与环境保护,维护旅游业的可持续发展;再次,可以实现旅游资源的合理配置和规划,促进经济发展和社会进步;最后,可以提高游客的旅游体验和满意度,满足市场需求,推进旅游消费升级。

二、旅游资源评价与利用模型的实践旅游资源评价与利用模型的实践需要根据具体的地域和资源特点进行选择和运用。

常见的旅游资源评价与利用模型有以下几种:(一)SWOT分析法SWOT分析法是以明确目标为基础,结合旅游资源自身优势、劣势、机会和挑战,选定合适的开发路线,实现旅游资源最大化利用的方法。

(二)模糊综合评价法模糊综合评价法是通过运用模糊数学和层次分析法,综合考虑多个决策因素的影响,评价旅游资源的可开发价值和适宜开发的程度,确定旅游资源的开发方向和方式。

(三)生态足迹法生态足迹法是一种可持续发展的评价方法,通过量化旅游资源各个环节的生态影响,综合考虑旅游资源的可持续开发条件和限制,确定旅游资源的合理开发方案,促进旅游资源的可持续利用。

(四)区域旅游投资优先次序分析法区域旅游投资优先次序分析法是通过运用层次分析法,评估旅游资源开发的经济效益、社会效益和环境效益,综合比较各个旅游资源的优势和差异,确定旅游资源开发的优先次序和基本方向。

旅游管理信息系统设计

旅游管理信息系统设计

1 引言随着经济的发展和人民生活水平的提高,在工作之余以各种方式出外旅游,放松惊惶的心情,缓解不断增长的工作压力,是现代人所追求的一种时尚,也是人们享受高品位生活的一种体现。

在旅游中,不仅有吃好、住好、睡好的要求,更多的是希望享受一流的服务,由基本满足型向舒适、享受型过渡。

但目前国内多数旅行社经营规模小,管理松散,经营方式落后及科技含量低,大部分工作都是通过手工完成,服务质量低劣,服务意识不强,严峻地制约着我国旅游业的发展。

本系统以连云港旅游资源管理为例,实现了旅游景点、旅游路途等多方面的管理及各种查询。

使游客可以便利的查询旅游信息,选择自己宠爱的旅游方式和经济实惠的旅游路途。

需求分析由于如今的旅游景点繁多,旅游线路中包含的内容也许多,让人一下子很难清楚的了解到其中的所包含的信息,从而做出正确的旅游方案,让自己能够轻轻松松的享受到旅游中的乐趣。

本系统旨在便利便利那些酷爱出玩的人,让他们刚好、精确、详细的了解到一些旅游方面的相关信息,为他们指引一条适合他们的旅游线路.业务流程图就是用一些尽可能少的规定的符号及连线来表示某个详细业务处理过程。

此旅游管理系统的业务流程表示旅行社的相关工作人员对参团游客进行登记,对旅游线路修改或新增等变更登记,并结合线路和游客登记状况进行排团。

最终得出游客信息表,线路信息表和排团支配表。

接受VB开发工具;合理设定用户,限制用户运用权限。

管理人员可以随时依据实际状况修改数据库中的数据资料,使信息的更新刚好、精确;景点信息里某些新线路的开发,或旧线路的修改和删除由管理人员按实际要求处理。

2 系统设计2.1 总体设计2.1.1数据字典1)数据字典包括数据项,数据流,数据储存等。

本系统E-R原理是依据数据项和数据流,数据储存所作出的,○1数据项是数据结构中探讨的最小单位,是数据记录中最基本的、不行分的出名数据单位。

数据项可以是字母、数字或两者的组合。

通过数据类型(逻辑的、数值的、字符的等)及数据长度来描述。

基于大数据的旅游景区客流预测与管理系统研究

基于大数据的旅游景区客流预测与管理系统研究

基于大数据的旅游景区客流预测与管理系统研究随着旅游业的快速发展,旅游景区的客流量也呈现出逐年增长的趋势。

如何科学合理地管理旅游景区的客流成为了一个重要的问题。

为了更好地研究和预测旅游景区的客流情况,基于大数据的旅游景区客流预测与管理系统应运而生。

基于大数据的旅游景区客流预测与管理系统是利用大数据技术和方法,通过对历史客流数据、天气数据、节假日数据等进行分析挖掘和建模,预测未来景区的客流趋势,并采取相应的管理措施,以提高景区的服务质量和游客体验。

该系统的核心功能包括客流数据采集、数据分析和模型建立、客流预测及管理措施制定等。

首先,系统需要采集景区的客流数据,包括游客进出景区的时间和人数等信息。

这些数据可以通过智能感知设备、摄像头等技术手段进行采集。

其次,系统需要对采集到的数据进行分析和建模,挖掘出客流的规律和影响因素。

通过对历史客流数据、天气数据、节假日数据等进行统计和分析,可以找出客流量与时间、天气、假期等因素之间的关系。

然后,系统可以基于已有的数据模型进行客流预测,通过对未来客流趋势的预测,可以合理安排景区的资源和服务,提前做好准备工作。

最后,根据客流预测的结果,系统可以制定相应的管理措施,如调整人员配置、优化游览路线、提前预订等,以提高景区的运营效率和游客的满意度。

基于大数据的旅游景区客流预测与管理系统的研究具有重要的实际意义和应用价值。

首先,通过客流预测和管理,可以提高景区的服务质量和游客体验。

系统可以根据客流预测结果,提前安排好人员和资源,避免客流拥堵和服务短缺的情况。

其次,系统可以帮助景区制定合理的票价和优惠政策,实现精细化管理和差异化经营,提高景区的经济效益。

此外,系统还可以为景区提供决策支持,通过对客流数据和趋势的分析,帮助景区制定战略规划和市场营销策略,提升景区的竞争力和影响力。

然而,基于大数据的旅游景区客流预测与管理系统也面临一些挑战和问题。

首先,数据的可靠性和准确性是系统研究和应用的基础。

旅游行业景区游客流量预测与管理方案

旅游行业景区游客流量预测与管理方案

旅游行业景区游客流量预测与管理方案第一章导言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与数据来源 (3)第二章景区游客流量预测概述 (4)2.1 景区游客流量的定义与分类 (4)2.2 游客流量预测的重要性 (4)2.3 国内外游客流量预测方法综述 (4)第三章数据收集与处理 (5)3.1 数据来源与类型 (5)3.1.1 数据来源 (5)3.1.2 数据类型 (5)3.2 数据预处理 (5)3.2.1 数据清洗 (5)3.2.2 数据整合 (6)3.2.3 数据转换 (6)3.3 数据分析方法 (6)3.3.1 描述性分析 (6)3.3.2 关联性分析 (6)3.3.3 时间序列分析 (6)3.3.4 机器学习算法 (6)3.3.5 深度学习算法 (7)3.3.6 集成学习方法 (7)第四章基于时间序列的游客流量预测模型 (7)4.1 时间序列预测方法 (7)4.2 模型建立与验证 (7)4.2.1 数据处理 (7)4.2.2 模型选择 (7)4.2.3 模型建立 (8)4.2.4 模型验证 (8)4.3 模型优化与应用 (8)4.3.1 模型优化 (8)4.3.2 应用示例 (8)4.3.3 扩展应用 (8)第五章基于机器学习的游客流量预测模型 (8)5.1 机器学习算法介绍 (8)5.2 模型建立与验证 (9)5.3 模型优化与应用 (9)第六章基于深度学习的游客流量预测模型 (10)6.1 深度学习算法介绍 (10)6.1.1 卷积神经网络(CNN) (10)6.1.2 循环神经网络(RNN) (10)6.1.3 长短时记忆网络(LSTM) (10)6.1.4 自编码器(AE) (10)6.2 模型建立与验证 (10)6.2.1 数据预处理 (10)6.2.2 模型架构设计 (10)6.2.3 模型训练与验证 (11)6.3 模型优化与应用 (11)6.3.1 超参数优化 (11)6.3.2 模型融合 (11)6.3.3 实时预测与预警 (11)6.3.4 可解释性分析 (11)第七章游客流量管理策略 (11)7.1 游客流量管理原则 (11)7.1.1 科学合理原则 (11)7.1.2 动态调整原则 (12)7.1.3 保障安全原则 (12)7.2 游客流量控制方法 (12)7.2.1 预约制度 (12)7.2.2 分时游览 (12)7.2.3 限流措施 (12)7.2.4 引导游客分散游览 (12)7.3 应急管理策略 (12)7.3.1 应急预案制定 (12)7.3.2 应急响应机制 (12)7.3.3 应急演练 (12)7.3.4 信息发布与舆论引导 (13)第八章景区游客流量预测与管理的实践案例 (13)8.1 案例一:某5A级景区游客流量预测与管理 (13)8.1.1 景区概况 (13)8.1.2 游客流量预测方法 (13)8.1.3 游客流量管理策略 (13)8.2 案例二:某旅游度假区游客流量预测与管理 (13)8.2.1 度假区概况 (13)8.2.2 游客流量预测方法 (14)8.2.3 游客流量管理策略 (14)第九章景区游客流量预测与管理政策建议 (14)9.1 政策法规完善 (14)9.2 技术创新与应用 (14)9.3 宣传推广与市场培育 (15)第十章总结与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限与未来展望 (15)第一章导言1.1 研究背景我国经济的快速发展,旅游业作为国民经济的重要组成部分,逐渐成为推动地方经济发展的重要引擎。

大数据在交通管理中的应用价值有哪些

大数据在交通管理中的应用价值有哪些

大数据在交通管理中的应用价值有哪些在当今数字化时代,大数据已经成为推动各个领域创新和发展的重要力量,交通管理领域也不例外。

随着城市化进程的加速和交通流量的不断增长,传统的交通管理方式面临着巨大的挑战。

大数据的应用为交通管理带来了新的思路和方法,具有多方面的应用价值。

一、优化交通流量预测准确的交通流量预测对于交通管理至关重要。

通过收集和分析大量的历史交通数据,包括车流量、车速、道路占有率等,利用大数据技术可以建立更加精确的交通流量预测模型。

这些模型能够考虑到各种因素的影响,如节假日、天气状况、特殊事件等,从而提供更准确的短期和长期交通流量预测。

例如,在节假日前夕,大数据分析可以预测出热门旅游景点周边道路的交通流量高峰,交通管理部门可以提前制定相应的疏导措施,如增加警力部署、设置临时交通信号灯等,以避免交通拥堵的发生。

二、改善交通信号控制交通信号灯的合理控制对于提高道路通行效率有着重要作用。

大数据可以实时收集各个路口的交通流量信息,根据实时数据动态调整信号灯的时长。

在车流量较大的方向延长绿灯时间,减少车辆等待时间,从而减少拥堵。

此外,通过对历史数据的分析,还可以发现某些路口信号灯设置不合理的情况,进行针对性的优化和改进。

例如,某个路口在特定时间段经常出现车辆排队过长的现象,大数据分析可能会揭示出是信号灯时长分配不合理导致的,进而调整信号灯方案,提高路口的通行能力。

三、实现智能交通诱导利用大数据,交通管理部门可以为驾驶员提供实时的交通诱导信息。

通过手机导航软件、道路电子显示屏等渠道,将实时路况、拥堵路段、施工信息等及时传递给驾驶员,帮助他们选择最佳的行驶路线。

比如,当某条道路发生交通事故导致拥堵时,大数据系统能够快速检测到,并及时为周边道路上的驾驶员提供绕行建议,引导车辆避开拥堵路段,从而分散交通流量,缓解拥堵。

四、提升公共交通服务质量对于公共交通系统,大数据也能发挥重要作用。

通过收集公交车辆的运行数据,包括到站时间、行驶速度、客流量等,可以优化公交线路规划和车辆调度。

旅游客流大数据统计模型构建与验证

旅游客流大数据统计模型构建与验证

DOI:10.13546/ki.tjyjc.2020.24.008i莎论丽〕旅游客流大数据统计模型构建与验证宋廷山",郭思亮吩(1.齐鲁师范学院a.继续教育学院;b.经济与管理学院,济南250202;2.南京航空航天大学经济与管理学院,南京211106)摘要:基于大数据的旅游客流统计是旅游统计的关键环节,如何提高其代表性和精准度是需要重点关注的问题。

文章基于手机用户通信大数据,从“游客”的统计学界定出发,采用“逐层剥离”的思想,分析了以入境游客数、出境游客数、接待省外游客数、接待省内市外游客数、出省游客数、出游到省内其他市游客数、市内县域间互访游客数为核心指标的客流大数据统计指标体系构建思路和方法,给出了从省域细化到县域的客流大数据基本统计模型。

关键词:旅游客流;手机通信;大数据统计中图分类号:F062.9文献标识码:A文章编号:1002-6487(2020)24-0038-040引言客流统计是旅游统计中最基本、最核心的内容叫基于大数据的旅游客流研究主要集中在旅游客流的短期预测UT和区域旅游发展测度劇两个方面。

随着手机通信技术发展以及手机普及率的提高,手机通信大数据的覆盖面广、定位准确、持续性强等优势凸显,可以较好地解决传统抽样调查和互联网大数据在游客统计方面存在的准确率不高、代表性不强、连续性差等问题,在旅游大数据统计中具有广阔的应用前景。

针对目前手机通信大数据进行游客统计尚缺乏有效的统计模型这一现实问题,本文尝试较为全面细致地构建“省-市-县”三级旅游客流统计指标体系,并基于手机用户通信大数据构建具体的统计测算模型。

1数据来源本文以通信公司(移动、联通和电信)所有手机用户通信数据为基础。

主要包括B域和信令两方面的数据。

其中,B域数据主要提供用户产生通话、短信、流量的话单信息和客户资料等信息;信令主要作用是提供用户位置、到达目的区域的时间判断、区分国内外用户等。

本文以《旅游统计调査制度(2017)》等官方界定的游客定义及相关统计制度为基本依据,收集、清洗、比对、整理“省-市-县”三级手机用户常驻地基础数据,主要包括用户基础信息、用户位置识别信息以及常驻地识别等信息。

参考资料 旅游管理信息系统(第二版)

参考资料 旅游管理信息系统(第二版)

• 一. 研究范围的界定及问题的提出 • 二. 饭店业网络预订的现状分析 • 三. 饭店业网络预订的特点及客户与企
业的需求分析
• 四. 基于服务的实时互动型网络预订模 式
• 五. 结束语
第五章参考文献
• 资料一:浅析电子商务环境下我国中小旅行社 发展对策
[摘 要] 随着网络的发展和电子商务的兴起, 旅游供应商可以不通过旅行社直接通过互联网 将产品传递给旅游者,这给处于产业链中间位 置的旅行社带来了极大的冲击和影响,特别是 对我国中小旅行社。本文正是从我国中小旅行 社的现状出发,结合目前电子商务的背景,从 产业价值链的角度论述了电子商务对我国中小 旅行社带来的冲击和影响。文中就中小旅行社 如何更好的生存和发展提出了自己的一些看法 和建议。
• 1旅游业中的主要信息技术
• 1.1旅游管理信息系统
• 旅游管理信息系统是一个以人为主导,利用计算机硬 件、软件、网络通信设备以及其他办公设备,进行信 息收集、传输、模拟、处理、检索、分析和表达,以 企业战略竞争、提高效益和效率为目的,并能为企业 进行决策、控制、运作的人机系统。这种人机系统基 于信息技术,并对企业环境、决策组织者的管理水平 提出了要求。国内外饭店、旅行社、旅游管理部门为 了各自的目的,开辟出各种形式的旅游管理信息系统, 如饭店管理信息系统、旅行社管理信息系统、旅游行 业管理信息系统、旅游统计信息管理系统、旅行社年 检管理信息系统等,但它们都以旅游信息和信息处理 技术为基础。
资料二:我国饭店业信息管理软件的现状分析研究
目前,计算机在饭店管理中的应用日渐普及,方兴未艾。
信息管理已成为现代饭店经营管理中的重要内容,特别 是在信息化浪潮的影响下,从信息的角度去管理饭店已 逐渐成为饭店管理人的共识。进入二十一世纪,现代信 息技术对饭店经营和管理已产生着越来越广泛的影响, 改变着饭店的组织和经营管理模式。饭店业的发展对饭 店信息管理的要求也越来越高,因而对信息管理软件的 要求也越来越高,对饭店管理人如何选用饭店信息管理 软件就显得十分重要。为了适应社会信息环境的变化和 饭店组织经营管理的需要,饭店管理信息系统的模式也 正在不断地加以调整和升级。本文对我国饭店业信息管 理软件的发展趋势进行简要分析,目的在于帮助饭店认 识信息管理软件的发展方向,对确定饭店管理信息化的 战略目标有所裨益。从近几年的发展情况来看,饭店信 息管理的软件将朝以下几个方向发展。

数学与旅游了解数学在旅游规划和导航中的应用

数学与旅游了解数学在旅游规划和导航中的应用

数学与旅游了解数学在旅游规划和导航中的应用数学与旅游:了解数学在旅游规划和导航中的应用在当今旅游业蓬勃发展的背景下,数学在旅游规划和导航中的应用变得越来越重要。

数学的准确性和逻辑性使其成为旅游行业中不可或缺的工具。

本文将探讨数学在旅游规划和导航中的应用,并深入解析其中的数学原理和方法。

一、旅游规划中的数学应用旅游规划是确保旅游行程顺利和有效的重要环节之一。

数学在旅游规划中的应用广泛存在,如路线规划、时间优化等方面。

1. 路线规划路线规划是旅游规划中的一项重要任务。

通过数学的计算和分析,我们可以找到最优的旅行路线,使旅客在有限的时间内尽可能游览更多的景点。

这涉及到图论中的最短路径算法,如迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

这些算法可以找到两个景点之间距离最短的路径,从而让旅客节省时间和精力,提高旅行的效益。

2. 时间优化时间是旅游规划中另一个关键因素。

数学可以帮助我们合理安排旅行的时间,以尽可能地减少旅行时间或最大化旅行体验。

通过运用数学建模和优化算法,可以确定最佳的游览时间和景点顺序,确保旅客在旅行中有充足的时间参观景点,同时避免拥挤和等待时间。

二、导航系统中的数学应用导航系统在旅游中是必不可少的,特别是在陌生城市或国家旅行时。

而导航系统的实现离不开几何学、概率统计学和数值计算等数学知识。

1. 地理定位导航系统的核心是实现对用户位置的准确定位。

利用卫星定位系统(GPS)等技术,导航系统能够通过几何学的计算,精确计算用户所处的地理位置。

在这个过程中,数学运算和三角测量学的知识发挥着重要的作用。

2. 路径规划在导航系统中,路径规划是一个不可或缺的环节。

通过数学模型和算法,导航系统可以为用户提供最佳的行驶路径。

这涉及到图论和网络优化等数学理论。

比如迪杰斯特拉算法和A*搜索算法可以帮助导航系统找到最短路径或最快路径,从而为用户提供高效的导航服务。

3. 交通流量预测导航系统中的交通流量预测是为了提供更准确的交通导航信息。

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LI Qin ig ,QUAN U o gyn HUA
( . L s a c t n l& Te h ia l g ,Leh n 6 4 0 ,Sc u n,Chn ; 1 e h nVo ai a o c nc l Col e e s a 1 0 0 ih a ia
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态 负荷 。
关键 词 : 最 大 流 ; 态 负荷 ; 游 地 生 旅 中 图分 类 号 : F 9 . 50 1 文 献标 志码 : A 文 章 编 号 : 1 7 — 9 3 2 1 )6 1 8 5 63 2 X(O OO 一O 5 一O
Ap i a i n o e wo k m a m a o m o e n t u im a a e e plc to f n t r xi lf w d li o rs m n g m nt l
网络最 大 流 模 型是 实 现 旅 游 地 可 持 续 发 展 的 新方法 。网络 流理论 在 实 践 中 的应 用 , 目前 主要集
中在 以下几个 方面 :
模型来 加 以解 决 。 ( ) 程 问 题 。从 工 程 任 务 的 总 进度 着 手 , 2工 以 各工作 所需要 的工 时 为时 间 因素 , 照工 作 的先 后 按
游地生态 负荷过载 问题 , 以天津 蓟县 盘 山旅游 地为 例 的实证 研究 , 并 由网络 图所求 出的最 佳改 进路 线 为进 士
坟— — 莲 花 石 路 段 , 游 旺季 经 常 造 成 交 通 堵 塞 , 交 通 瓶 颈 。建 议 与 此 土 坡 路 并 行 建设 一 条 生 态 游 道 , 放 生 旅 为 释
21 0 0年 6 月
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刘 琼英 全 , 华
(. 1 四川乐山职 业技术 学院, 四川 乐山 6 40 ;2 上海财经大学 国际工商管理学院, 10 0 . 上海 2 03 ) 0 4 3 摘 要 : 在分析原有旅游环境容量测算方法 的基础上 , 引入数学 网络理论 中最 大流 问题 构造数学模 型 , 索旅 探
( ) 址 问题 。一 个 地 区 的污水 处 理 系统 可 由 1选

顺 序和相 互关 系做 出 网络 图 , 管理 者 对全 局 有. 使 二
个 比较 完整清 晰 的了解 , 通 过 网络 图作 出缩 短 工 并 期、 节约 人力 、 力 和财力 的方案 。 物
个 网络来描述 。所 有 涉及 的村镇 , 有可 能 选择 所
se i mo na i a a j i a t de n t i p p r h r vme t f o r m r ue sp tfr cnc u ti i Jx nTi i c y w s s i i h s a e.T ei o e n u i o t wa u — n n i nn t u d mp o t s s o w r : ul al c lgcl -o r m a n l u s aal er uef m n h t mbt l n u c .T e ee— a d b i Fe o i l tu i c n e r n rl l ot t o j s i o a h ar k h nt c d o ay s h p et h o r i oi o h
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Ke r s ma i l lw;eoo ia u t e ;tu im et ain ywo d : xma f o c lgc l rh n o r b s d si t n o
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络结点 ; 而所 有 可 能 铺 设 的 管 道 构成 了 网络 的弧 ,
弧 的方 向取决 于污水 的流 向 。这 样 , 寻求 最 佳 污水 处理 系统建 设 方 案 的 问 题 即 可转 化 为 网络 流数 学
第3卷 O
第 6期
中 南 林 业 科 技 大 学 学 报
J u n l fC n r l o t ie st fF r sr o r a e ta u h Un v r i o o e ty& T c n lg o S y e h oo y
Vo . O No 6 13 .
Fia c n n e& Ec n mis h n h i 0 4 3,Chn ) o o c ,S a g a 2 0 3 ia
Ab t a t On t ema a e n ft u im n io me t l a a iy h a e r vd sa n w t o sr c : h n g me to o r s e v r n n a p ct ,t ep p rp o i e e me h d:Ne wo k M a i c t r x— ma o l Flw.Ne wo k ma i l l w a e u e o q e tf r t u i f w mp o e n . As a c s ,Pa u t t r xma o c n b s d t u s o o rs f m l o i r v me t a e n mo n ,a
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