申请/专利权人：黄龙国家级风景名胜区管理局

申请日：2022-09-30

公开（公告）日：2023-03-07

公开（公告）号：CN115759329A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/14;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/044

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.03.07#公开

摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的景区游客人数预测方法，包括：实时且连续不断地获取以下数据：到景区的道路交通状况、景区停车场情况、当天天气情况、网络上各个平台对于景区的评价、景区入口排队情况；使用第一循环神经网络根据所述道路交通状况、景区停车场情况预测交通情况、停车场停车情况；步骤3，构建一个第二循环神经网络，所述第二循环神经网络包含6个序列化数据输入组、一个输出层、包含3个隐含层的RNN，其中每层包含256个节点，每个输入层都与隐含层的节点相连，即输入6组影响景区人流量的因素的数据、输出景区人流量。本发明有效提高了景区人流了的实时性、有效性、准确性，为景区提前做好相应措施提供数据支持。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的景区游客人数预测方法，其特征在于，包括：步骤1，实时且连续不断地获取以下数据：到景区的道路交通状况、景区停车场情况、当天天气情况、网络上各个平台对于景区的评价、景区入口排队情况；步骤2，使用第一循环神经网络根据所述道路交通状况、景区停车场情况预测交通情况、停车场停车情况；步骤3，构建一个第二循环神经网络，所述第二循环神经网络包含6个序列化数据输入组、一个输出层、包含3个隐含层的RNN，其中每层包含256个节点，每个输入层都与隐含层的节点相连，即输入6组影响景区人流量的因素的数据、输出景区人流量；其中，所述6组影响景区人流量的因素的数据包括：步骤2预测的交通情况、停车场停车情况，以及步骤1获取的天气情况、网络上各个平台对于景区的评价、景区入口排队情况以及对应景区人流量组成的数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 黄龙国家级风景名胜区管理局 基于卷积神经网络的景区游客人数预测方法

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