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题名旅游高峰期交通流量的多时间尺度预测方法及应用
被引量：5
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作者
李凌雁
赵欣
翁钢民
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机构
燕山大学经济管理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第3期721-725,共5页
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基金
河北省社会科学基金项目(HB18GL072)。
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文摘
对旅游交通需求进行准确的短时预测难度很大,其时空分布规律更加难以估计。为了解决该问题,提高预测精度,首先分析了旅游交通流量的多时间尺度可预测性,进而运用多时间尺度预测方法对旅游交通流量进行了预测。结果表明,模型预测性能良好、精度较高,从分类和分层的角度构建旅游交通多时间尺度预测模型、分析旅游交通流量分布和旅游交通流量动态分配,能够为旅游高峰期的道路交通运行态势快速评估和制定应急交通组织管理方案提供精确参考。
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关键词
旅游高峰期
交通流量预测
可预测性
多时间尺度
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Keywords
tourism fastigium
traffic flow forecasting
predictability
multi-time scale
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分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于赋时Petri网的景区游客分流研究
被引量：1
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作者
陆文星
王琥珀
王彬有
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机构
合肥工业大学管理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第8期241-248,共8页
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基金
国家自然科学基金重点项目(No.71331002)
国家自然科学基金青年项目(No.71601061)。
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文摘
随着旅游规模的不断扩大,旅游高峰期庞大的客流量给景区热门景点的管理工作带来了巨大的压力和挑战。针对景区高峰期游客在热门景点超载和游客分布不平衡的问题,以游客在景区中的动态游览为基础,提出了赋时Petri网的游客分流模型和四种分流策略。在以游客满意度以及景区负载率方差为评价标准下,通过仿真实验来分析不同策略的优点和不足,并对不同评价标准提出合适的策略,对于景区的游客分流管理具有实际的参考价值。
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关键词
游客分流
赋时PETRI网
分流策略
游客满意度
旅游高峰期
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Keywords
tourist diversion
timed Petri nets
diversion strategy
tourist satisfaction
peak period of tourism
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于神经网络的船舶海上交通规划
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作者
赵亮
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机构
新疆交通职业技术学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2020年第2期73-75,共3页
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基金
2018年交通行指委第一批交通运输职业教育科研立项项目(2018YJ104)
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文摘
传统的旅游高峰期船舶海上交通规划方法的最小航时规划结果与设定要求不符,为了解决这一问题,提出基于神经网络的旅游高峰期船舶海上交通规划研究。运用神经网络算法优化处理船舶海上交通航迹,在此基础上,设计船舶海上交通规划方案,先确定阶段变量,再选择状态变量,实现旅游高峰期船舶海上交通规划。由此完成基于神经网络的旅游高峰期船舶海上交通规划研究。最后,进入实验部分,对比2种方法的最小航时规划结果是否符合设计要求,实验结果表明,传统的旅游高峰期船舶海上交通规划方法的有效波高小于3.5 m,与约定波高5 m要求不符。而使用所提方法的有效波高大于5 m,与约定波高5 m要求相符。
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关键词
神经网络
旅游高峰期
船舶
海上交通
规划航迹
能量消耗
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Keywords
neural network
tourism peak
ship
maritime traffic
planning route
energy consumption
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分类号
U664.82
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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