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基于室内定位的西柏坡纪念馆客流预测调控系统研究

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1 绪论

1.1 论文研究背景和意义

1.2 研究现状

1.3 论文主要研究内容和创新点

1.4 论文结构

2 西柏坡纪念馆客流预测调控系统总体设计

2.1 西柏坡数字化旅游服务平台

2.2 纪念馆客流预测调控系统核心技术分析

2.3 客流预测与调控系统结构设计

3 基于游客特征的游客入馆数量预测

3.1 北斗定位及信息采集

3.2 游客游览路线预测

3.3 游客入馆前时间预测

3.4 预测模拟实验

4 基于WIFI指纹的室内定位实现

4.1 室内定位系统结构与原理

4.2 室内定位信号分析与处理

4.3 位置指纹法的设计与改进

4.4 纪念馆室内定位相关实验

5 西柏坡纪念馆客流预测调控系统设计实现

5.1 客流预测与调配系统解决方案

5.2 手持端软件设计与实现

5.3 服务器端软件设计与实现

5.4 数据传输功能的实现

6 总结与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的科研成果清单

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摘要

随着旅游业的日渐繁荣,旅游景区很容易出现局部游客密度过大而引发的拥挤、踩踏等公共安全事故,给游客造成人身财产损失。本文以纪念馆这类空间相对狭窄、出入口较少的景区作为研究对象,利用先进的定位技术和预测算法,实现对场馆人流密度的实时预测,并根据预测结果动态调节分流,控制游客密度,以避免突发事件的发生。
  本文在详细分析影响西柏坡纪念馆人流密度因素的基础上,从入馆游客流量和出馆流量两个角度预测在馆游客密度。针对入馆游客流量预测方面,论文归纳出影响入馆人数的因素主要有游客年龄、旅游目的、旅游时间、旅游路线、游览速度、景点热度等因素,采用先进的北斗定位技术实时获取游客位置分布,计算出游客的行走路径、速度等数据,并结合历史数据,分析出景点热度、景点游览时间等信息,提出了基于旅游线路及游客特征的时间预测模型,并修正遗传算法,实现了某一时刻游客入馆人数的预测。针对出馆游客人数预测方面,本文设计了基于模型的WIFI位置指纹法实现场馆室内定位技术,实测定位精度可以达到3米,满足西柏坡纪念馆游客密度监控的需要。以上两种方法结合,最终实现景区游客合理分流以避免安全事故发生。实验证明,基于模型的位置指纹数据库构建方法,较人工法能很大程度提高数据库构建效率。利用遗传算法的并行性特点将影响因素优化组合,避免了传统随机树搜索结果的随机性,提高了路线预测的成功率和准确性。

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