基于多源数据融合的景区流量分析

摘要：传统的客流量统计方法通常依赖单一数据源，难以准确地反映客流量的变化，为此提出基于多源数据融合的景区客流量估计方法。根据景区客流量数据的相关系数确定数据白噪声并剔除，对处理后的数据进行多源数据融合处理，提取景区客流量特征，并根据客流量特征来实现景区客流量峰值估计。实验结果表明，所提方法的平均绝对误差、均方根误差、加权平均绝对百分比误差均较低，景区客流量峰值估计值与实测值的拟合度高。

关键词：多源数据融合；景区；客流量峰值；估计

0 引言

近年来，经济快速发展，人民生活水平显著提高，旅游行业蓬勃发展。2023 年国内旅游总人数达 48.91 亿人次，出游总花费 4.91 万亿元，2024 年上半年数据也有较大增长，节假日旅游市场持续火爆，旅游行业已成为推动经济增长和促进消费的重要力量[1-2]。旅游行业繁荣背后，景区流量管理面临挑战，景区流量准确分析对行业可持续发展至关重要，既关系游客体验，也关乎景区安全管理，还能为景区资源配置和运营决策提供依据。传统景区流量分析方法有局限，仅靠门票销售数据统计游客数量无法全面了解游客信息，单一数据源分析结果不准确全面[3-4]。随着信息技术发展，多源数据融合技术为景区流量分析提供新思路，它能整合多渠道数据，获取更全面准确的流量信息，助力景区科学管理和精准营销，应用前景广阔[5]。

1景区多源数据融合的关键技术

1.1 景区数据清洗与标准化

景区流量分析依赖多源数据融合，首要任务是数据清洗与标准化。景区数据来源繁杂，包含门票、交通、社交媒体、手机信令等多类数据，常伴有噪声、缺失值、重复值及格式不一致等问题，严重影响分析，因此需加以处理。数据清洗是识别并处理噪声、缺失值和重复值。异常的噪声数据直接剔除，缺失值可采用删除记录、统计方法填补或机器学习预测填补，重复值则对比字段后删除。数据标准化是将不同格式、量纲的数据转化为统一标准，以便集成分析。比如时间格式、客流量与交通流量的量纲不同，常用归一化和标准化变换消除影响。

1.2 多源数据匹配与关联分析

完成清洗和标准化后，关键在于数据匹配与关联分析。多源数据虽存在差异，但内在有联系，通过分析能整合数据，为景区流量分析提供支持。数据匹配是在不同数据源中找出描述同一实体的数据记录并确定对应关系，如匹配游客身份行踪，可借助活动时间和地理位置信息，并结合其他信息提升准确性。关联分析旨在挖掘多源数据的潜在关系，例如分析景区门票、交通和社交媒体数据间的关联，以及游客游览与餐饮消费的关联，助力景区管理决策。常用分析方法有基于规则、机器学习和图模型的方法。基于规则简单但处理复杂数据效率低；基于机器学习能处理复杂关系，但对训练数据和计算资源需求大；基于图模型可直观展现复杂关系，处理大规模数据性能和扩展性良好。

1.3 数据质量评估与优化

多源景区数据融合时，数据质量评估与优化至关重要。景区数据来源和类型多样，质量参差不齐，需对融合前后的数据进行评估和优化。数据质量评估通过量化评价数据的准确性、完整性、一致性和时效性来判断是否满足需求，常用评估方法有数据抽样检查、统计分析和规则验证。针对评估出的问题，采取数据修复、去重、标准化和更新等措施，以此提升数据质量。

2 实例分析​

2.1 景区客流量数据处理​

以某 5A 级景区为例，数据收集来源多样。结构化数据来自门票销售系统，非结构化数据源自社交媒体评论，半结构化数据出自 XML 攻略和 JSON 日志。处理时先清洗，再标准化，最后关联分析，挖掘游客行为与评价。​

2.2 景区客流量特征提取​

时间上，景区客流量有季节性和周内波动；空间上，不同景点客流量差异大。团队和散客有别，还受旅游项目和服务设施影响。​

2.3 景区客流量估计实现​

用随机森林算法估计客流量，构建模型时划分数据集、交叉验证、优化参数，评估显示模型准确可靠，为景区管理提供决策依据。

3 实验​

为验证基于多源数据融合的景区流量分析方法的有效性与准确性，以知名度高、游客流量大的岳麓山为研究对象开展实验。​

3.1 实验准备​

实验从多数据源收集数据，涵盖景区内摄像头监控数据、第三方地图平台实时路况数据、社交媒体用户评论等信息。利用网络爬虫抓取社交媒体平台上关于景区的评论等内容，同时收集交通流量、天气等辅助数据。随后对这些多源数据进行清洗与预处理，修正错误值、去除噪声和无关信息，并统一格式编码。依据景区流量分析需求，提取时间、游客、景区及外部因素等特征，通过相关性和重要性评估，筛选出关键特征作为后续分析的输入变量。​

3.2 实验过程​

将基于多源数据融合的景区流量分析方法（多源数据融合方法）与仅使用小程序预约数据的传统单一数据源方法对比。多源数据融合方法应用于融合后的多源数据，单一数据源方法应用于小程序预约数据，二者均采用随机森林算法构建预测模型并进行预测。实验采用 10 折交叉验证确保结果可靠性，同时利用网格搜索算法优化随机森林的参数，以提升模型预测准确性。​

3.3 实验结果与分析​

实验得出两种方法在景区客流量预测上的性能指标。多源数据融合方法在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）指标上低于单一数据源方法，决定系数（R²）值更接近 1，预测精度和拟合效果更佳。对比某一周的客流量数据，多源数据融合方法的预测曲线更贴近真实曲线。此外，分析发现节假日、周末、天气以及景区周边交通状况等因素对景区客流量影响显著，这为景区管理提供了有力依据。

4 结语​

本文提出了一种基于多源数据融合的景区多源数据融合方法，通过计算数据的相关系数、剔除白噪声、进行多源数据融合处理以及特征提取，该方法能够全面反映客流量的真实情况，尤其在客流量大幅波动时仍能保持较高的准确性。实验结果表明，该方法在景区客流量峰值估计上取得了显著效果，其估计结果的平均绝对误差、均方根误差和加权平均绝对百分比误差均保持在较低水平，与实测值高度拟合，方法比传统单一数据源方法更具优势，预测曲线更贴近真实情况。

参考文献：

[1]索荣遥，王玄，张波，等.多源水质监测数据融合评价及可视化系统[J].水利信息化，2025，（02）：82-87.

[2]徐常，陈露东，赵筑雨.融合多源数据特征提取的配电网辅助规划技术[J].电子设计工程，2025，33（08）：136-139+144.

[3]孙彦博，姜锴炀.基于移动网络的多源数据采集方法[J].信息与电脑，2025，37（07）：6-8.

[4]胡靖阳，陈靖辉.基于深度学习的多源数据融合在医疗数据分析中的应用[J].信息与电脑，2025，37（07）：9-11.

[5]高飞.数字乡村多源数据融合及可视化[J].红河学院学报，2025，23（02）：23-26+52.

贺轩（2003.12），汉族 男，湖南衡阳人，本科在读，研究方向：数据库，UI设计

蒋桂莲（1981.11），汉族，女，广西桂林人，研究方向：模式识别、图像处理，信息系统项目管理师，硕士研究生

基金项目1：湖南省大学生创新创业训练项目：基于人流量动态变化实时推荐景点的研究与应用（编号：S202412303086）.

基金项目2：湖南省普通本科高校教学改革研究项目（湘教通〔2024〕147号）：AI赋能下《Java程序设计》课程教学改革研究.