基于经验预测模型的景区游客行踪可视化——以张家界国家森林公园为例

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景区游客行踪的可视化,为游客选择合适线路提供参考依据,有利于缓解游客拥挤问题。而游客的行踪由导游来安排,具有路线固定,浏览时间规律的特点。因此,根据导游以往的浏览时间为参数建立数学模型,预测游客的行踪。该数学模型考虑了旅游线路和季节因素对模型结果的影响。该文利用导游记录的实际浏览时间,代入数学模型,预测7,8月份期间游客的行踪。最后利用多线程技术分别以100,300,500个旅游团为模拟对象,随机化游客进入景区的时间,对游客行踪可视化,模拟效果中拥挤的景点与现实相符。 Visitors scenic spots for the tourists to find the right route for the tourists to provide a reference, will help ease the congestion problem of tourists. While the whereabouts of tourists arranged by the tour guide, with a fixed route, the characteristics of time browsing. Therefore, according to the tour guide’s previous browsing time as a parameter to establish a mathematical model to predict the whereabouts of tourists. The mathematical model considers the impact of travel routes and seasonal factors on the model results. The article uses the actual tour time recorded by the tour guide into the mathematical model to predict the whereabouts of tourists in July and August. In the end, multi-threading technology was used to simulate 100, 300, 500 tour groups respectively to randomize the tourists’ time into the scenic spot and visualize the whereabouts of tourists. The crowded attractions in the simulated results are consistent with reality.
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