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      淺析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在城市旅游路線的推薦應(yīng)用*

      2020-08-03 03:19:33張倩鈴胡聰
      科學(xué)與信息化 2020年18期
      關(guān)鍵詞:城市旅游神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      張倩鈴 胡聰

      摘 要 隨著智慧旅游的興盛,本文針對城市旅游路線的選擇問題,首先依據(jù)景點(diǎn)的屬性進(jìn)行了分類,其次根據(jù)游客對景點(diǎn)類型的偏好,調(diào)用隨機(jī)函數(shù)發(fā)生器選取類別景點(diǎn),再確定景區(qū)的區(qū)間距離、出租費(fèi)用路況信息,應(yīng)用單向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能旅游路線決策模型給出因子迭代的最大值,確定選取城市景點(diǎn)旅游的最佳路線,在一定程度上,給初到陌生城市的游客提供幫助。

      關(guān)鍵詞 城市旅游;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);路線推薦

      引言

      隨著生活節(jié)奏的加快,越來越多的人期待在假期能暫時(shí)放下手頭的工作和生活的瑣事,進(jìn)行一次忘我的旅行.對陌生的旅游城市而言,游客要在有限的時(shí)間內(nèi)完成最大化的旅游收益,旅游路線的選擇扮演者重要的角色;文獻(xiàn)[1]基于旅游成本優(yōu)化、旅游路線的個(gè)性化等問題,建立了約束條件下的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旅游線路模型;文獻(xiàn)[2]結(jié)合了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與GIS空間分析,設(shè)計(jì)了大嶺山森林公園的特色旅游線路;文獻(xiàn)[3]提出了基于興趣點(diǎn)流行度和用戶興趣偏好的個(gè)性化旅游路線推薦PTIR算法;文獻(xiàn)[4]考慮游客的旅游動(dòng)機(jī)和路況信息的情況下提出了一種基于單向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的智能隨機(jī)旅游路線決策支持模型;文獻(xiàn)[5]挖掘圖片的屬性信息,如用戶性別、年齡段、種族、經(jīng)濟(jì)能力等建立了用戶旅游信息的數(shù)據(jù)庫,應(yīng)用數(shù)學(xué)與智能學(xué)習(xí)結(jié)合的方式,建立模型給出了旅游景點(diǎn)路線的推薦。本文考慮游客想體驗(yàn)周圍環(huán)境、設(shè)施相對齊全的景點(diǎn),按照《旅游景區(qū)劃分等級》列出成都市的5A、4A景點(diǎn)以及代表老成都的特色景點(diǎn),還有現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)流行的網(wǎng)紅打卡地,總計(jì)29個(gè)景點(diǎn),根據(jù)游客喜好調(diào)用隨機(jī)發(fā)生器選取類別景點(diǎn),結(jié)合路況信息給出因子迭代的最大值,針對選取的景點(diǎn)確定最佳的旅游路線。

      2基本知識(shí)介紹

      2.1 MP神經(jīng)元模型

      MP神經(jīng)元模型是一種多輸入單輸出的單元模型,提供了一種信息流定向傳動(dòng)的模式,樹突接收信號(hào),經(jīng)細(xì)胞體處理后通過軸突輸出到下一神經(jīng)元,神經(jīng)元模型表示為

      (1)

      其中是神經(jīng)元的輸入,是神經(jīng)元的輸出,是輸入神經(jīng)元與輸出神經(jīng)元的連接權(quán)重,是偏置值,是激活函數(shù),MP神經(jīng)元模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

      2.2 隨機(jī)函數(shù)

      設(shè)連續(xù)型隨機(jī)變量的分布函數(shù)是

      (2)

      稱隨機(jī)變量服從閉區(qū)間上的均勻分布,記為,調(diào)用均勻分布函數(shù)生成不超過區(qū)間的有限個(gè)隨機(jī)數(shù),這里的隨機(jī)數(shù)表示游客按偏好要求隨機(jī)選取的旅游景點(diǎn)。

      3成都市景點(diǎn)路線推薦

      按照成都市景點(diǎn)特征屬性5A、4A以及代表老成都特色景點(diǎn),還有目前網(wǎng)絡(luò)流行的網(wǎng)紅打卡地,建立分類集合,是景點(diǎn)的分類數(shù),景點(diǎn)的分類子集中的元素編號(hào)記為,是景點(diǎn)類別中的元素。

      在攜程旅行APP搜集人氣景點(diǎn)數(shù)據(jù)并編號(hào),景點(diǎn)類別是5A級景點(diǎn),其中都江堰記為、青城山記為;是4A級景點(diǎn),記成都大熊貓繁育研究基地、西嶺雪山、杜甫草堂、成都海昌極地海洋館、成都?xì)g樂谷、武侯祠、金沙遺址博物館、花舞人間、黃龍溪、成都天臺(tái)山、天府花溪谷、石象湖、劉氏莊園博物館、國色天香童話世界;是特色景點(diǎn),記錦里古街、寬窄巷子、動(dòng)物園、春熙路、南湖夢幻島;是網(wǎng)紅打卡地,記黃龍溪?dú)g樂田園、東郊記憶、音樂百花谷、成都U37創(chuàng)意倉庫、鴛鴦樓、無里創(chuàng)意工廠、西村大院、IBOX愛盒子創(chuàng)意空間。

      游客初到成都,想用一天的時(shí)間了解和成都?xì)v史變遷及成都發(fā)展有關(guān)的景點(diǎn),建議一天內(nèi)瀏覽0個(gè)景點(diǎn),1個(gè)景點(diǎn),2個(gè)景點(diǎn),0個(gè)景點(diǎn)。首先通過智能機(jī)調(diào)用隨機(jī)數(shù)發(fā)生器選取景點(diǎn),有劉氏莊園博物館、錦里、南湖夢幻島。建立旅游路線基向量??紤]到景點(diǎn)間的距離與交通費(fèi)用,結(jié)合單向路線瀏覽方式,在有限時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)旅游動(dòng)機(jī)的最大化,設(shè)區(qū)間距離的動(dòng)機(jī)影響因子波動(dòng)權(quán)為,是景點(diǎn)的區(qū)間距離,是景點(diǎn)的區(qū)間距離,是景點(diǎn)的區(qū)間距離;出租車費(fèi)用的動(dòng)機(jī)影響因子波動(dòng)權(quán)為,表示景區(qū)間出租費(fèi)用,是影響選擇瀏覽景點(diǎn)動(dòng)機(jī)強(qiáng)度波動(dòng)的指標(biāo).動(dòng)機(jī)影響因子波動(dòng)權(quán)和影響因子波動(dòng)指標(biāo)如下表所示.

      表1 動(dòng)機(jī)影響因子波動(dòng)權(quán)和影響因子波動(dòng)指標(biāo)

      根據(jù)游客選取的景點(diǎn)為神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),旅游動(dòng)機(jī)信息為傳動(dòng)值,動(dòng)機(jī)影響因子迭代作用值最大的作為最佳旅游路線.考慮文獻(xiàn)[4]的單向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能旅游路線決策模型

      (3)

      結(jié)合排序法給出迭代作用值矩陣

      動(dòng)機(jī)迭代輸出最大值對應(yīng)的旅游線路是? 即游客先在大邑縣瀏覽劉氏莊園博物館、然后去錦里古街,再去南湖夢幻島,此為游客選取景點(diǎn)在一天內(nèi)完成瀏覽的最優(yōu)路線,備選路線推薦為。

      4結(jié)束語

      本文根據(jù)單向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能旅游路線決策模型,結(jié)合路況信息給出因子迭代的最大值,確定游客選取景點(diǎn)劉氏莊園博物館、錦里古街、南湖夢幻島的最佳旅游線路.

      參考文獻(xiàn)

      [1] 李慧旻,蘇依拉,王斐.基于約束與CHNN的旅游線路問題研究[J].內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,3(1):24-30.

      [2] 吳小芳,龔丹丹.大嶺山森林公園特色旅游路線設(shè)計(jì)及系統(tǒng)開發(fā)[J].福建林業(yè)科技,2015,42(2):174-178.

      [3] 吳青霞,周婭,文締堯,等.基于用戶興趣和興趣點(diǎn)流行度的個(gè)性化旅游路線推薦[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2016,36(6):1762-1766.

      [4] 周嘯,李少梅,張永正,等.基于單向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市旅游路線決策支持模型[J].河北師范大學(xué)學(xué)報(bào),自然科學(xué)版,2018,42(1):81-87.

      [5] Cheng A J,Chen Y Y. Personalized travel recommendation by mining people attributes from community-contributed photos [M]. Proc Mm 11 Acm,2011:83-92.

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