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基于GPS数据的旅游时空行为评价研究 被引量:42
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作者 黄潇婷 李玟璇 +1 位作者 张海平 卿前龙 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2016年第9期40-49,共10页
目前,采用GPS追踪技术获取旅游者时空行为轨迹数据的技术已经开始应用于旅游行为研究中,但是对基于GPS数据的旅游时空行为的分析仍然停留在描述分析和模式聚类阶段。如何深入挖掘空间尺度上精确至米、时间尺度上精确到秒的GPS数据,文章... 目前,采用GPS追踪技术获取旅游者时空行为轨迹数据的技术已经开始应用于旅游行为研究中,但是对基于GPS数据的旅游时空行为的分析仍然停留在描述分析和模式聚类阶段。如何深入挖掘空间尺度上精确至米、时间尺度上精确到秒的GPS数据,文章尝试运用Arc GIS技术在对GPS轨迹点实现时空路径三维可视化的基础上,进一步提炼出路径长度、游览时间、游览速度、覆盖面积和椭圆周长5项量化评价指标,并提出了具体的计算方法,在计算5项量化指标的基础上采用因子分析的方法探索基于GPS数据的旅游时空行为评价因子。以香港海洋公园旅游者时空行为GPS追踪数据的分析为案例,将旅游时空行为评价因子提取为空间-时间因子、节奏-消费因子和情感-经验因子3个评价因子。由此,提出了一种基于GPS数据的旅游时空行为评价方法,为GPS数据的挖掘和利用提供研究基础。从旅游供给的角度来说,为基于旅游者时空行为分析的产品提升和精细化管理提供指导,比如通过延长旅游者的游览时间、延长游览路径、扩大游览面积、降低游览速度、增加旅游消费、增加旅游经验和增强情感体验等措施,均能有效地增加旅游体验的数量和质量。 展开更多
关键词 旅游时空行为 旅游行为评价 时空路径可视化 GPS数据 因子分析
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旅游地图眼动行为模式研究 被引量:16
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作者 黄潇婷 李玟璇 闫申 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2018年第10期87-96,共10页
旅游者是旅游活动的主体,是旅游研究的核心。旅游者外显行为的追踪和分析已经取得了较多成果,但是旅游决策阶段仍然处于"黑箱"状态。眼睛是心灵的窗口,眼动追踪技术的发展为更好地理解旅游者的内心世界提供了可能。旅游者在... 旅游者是旅游活动的主体,是旅游研究的核心。旅游者外显行为的追踪和分析已经取得了较多成果,但是旅游决策阶段仍然处于"黑箱"状态。眼睛是心灵的窗口,眼动追踪技术的发展为更好地理解旅游者的内心世界提供了可能。旅游者在制定出游计划前通常会查阅旅游景区地图、旅游攻略等。旅游者阅读旅游地图的眼动过程是否与旅游决策的制定有一定联系呢?文章借助眼动实验获取眼动数据,对眼动轨迹的时空路径进行降维处理,即假设眼动轨迹是由直线与正余弦曲线组合而成,通过计算直线的斜率与曲线的频率对眼动行为特征进行描述,总结眼动行为模式;进一步采用双样本t检验分析眼动行为模式与地图类型、旅游计划行为的关系,研究表明眼动行为模式对旅游计划行为有显著影响。文章将眼动轨迹与时间维度结合,丰富了眼动数据的分析方法;从实践的角度,眼动行为模式的定量探究为地图制图的优化以及旅游决策过程的探究有一定启示性。 展开更多
关键词 眼动行为模式 旅游地图 旅游计划行为 时间序列 曲线拟合
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不同覆盖方式对红地球葡萄园土壤物理性质的影响 被引量:7
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作者 杨江山 常永义 李玟璇 《中外葡萄与葡萄酒》 2010年第4期10-13,17,共5页
试验通过葡萄园秸秆覆盖、地膜覆盖、生草覆盖和清耕处理,探索不同覆盖对红地球葡萄园土壤物理性质的影响。结果表明:葡萄园秸秆覆盖、地膜覆盖和种植绿肥不同覆盖方式均可提高0~15cm土壤平均含水量,秸秆覆盖保水效果最明显,但3种覆盖... 试验通过葡萄园秸秆覆盖、地膜覆盖、生草覆盖和清耕处理,探索不同覆盖对红地球葡萄园土壤物理性质的影响。结果表明:葡萄园秸秆覆盖、地膜覆盖和种植绿肥不同覆盖方式均可提高0~15cm土壤平均含水量,秸秆覆盖保水效果最明显,但3种覆盖下15~30cm土壤平均含水量均低于清耕。地膜覆盖提高了不同土壤深度平均地温,且越接近地面增温效果越好。秸秆覆盖0~10cm平均地温低于其它处理,尤其表层降温更明显。生草处理在10~25cm土壤中降温效果较好。土壤容重大小顺序为秸秆覆盖>地膜覆盖>清耕>生草覆盖,土壤孔隙度由大到小顺序为生草覆盖>清耕>地膜覆盖>秸秆覆盖,田间持水量大小顺序为清耕>生草覆盖>地膜覆盖>秸秆覆盖。 展开更多
关键词 覆盖 葡萄园 土壤 物理性质
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基于联合匹配滤波与深度神经网络的电力设备故障声学定位方法 被引量:1
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作者 曾彦超 郑耀华 +4 位作者 金仲铂 李玟璇 李梓玮 陈西 袁超 《广东电力》 北大核心 2024年第11期64-71,共8页
电力设备故障声学定位面临严重的背景噪声干扰,导致波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度和实时性不佳,故障定位性能受限。对此,提出一种基于匹配滤波器和深度神经网络(match filter-deep neural networks,MF-DNN)的DOA估计技术... 电力设备故障声学定位面临严重的背景噪声干扰,导致波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度和实时性不佳,故障定位性能受限。对此,提出一种基于匹配滤波器和深度神经网络(match filter-deep neural networks,MF-DNN)的DOA估计技术,在低信噪比情况下,实现基于声学检测的高速电力设备故障声学定位。该方法通过匹配滤波器提高波达信号的信噪比,提取上三角元素特征降低了特征维度,采用自适应矩估计算法优化网络更新策略,降低了网络规模,最终实现低信噪比条件下对特征目标的高速DOA估计。实验结果表明,该方法在低信噪比下的估计速度和估计精度均优于传统算法。 展开更多
关键词 故障定位 波达方向估计 匹配滤波器 深度神经网络 低信噪比
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