我国民族地区城市客车外观特色化打造案例

尝试基于城市客车外观融入区域民族元素,从而为当地营造出更多旅游吸引物,同时美化城市环境,增强城市民族氛围感。文章分析了民族地区城市客车外观现状及可改进的方面,包括同质化严重、与城市环境不够协调,以及缺乏时代感等主要问题。以呼和浩特市客车为例展开设计实践,通过问卷调查和分级评价法,提取出蒙古包作为当地民族特色元素融入呼和浩特市客车外观,并从功能上结合新能源中的氢燃料作为驱动力。归纳出民族地区城市客车外观特色化打造流程与手法,从而使城市客车助力当地旅游业的发展。

中国4A级旅游景区(点)与旅游线路的对应关系分析——以华东地区为例

以华东地区为例,对4A级景区(点)和旅游线路中的对应关系进行了研究,揭示了部分4A级景区(点)在旅游线路中出线频率较低的现象和深层次原因,指出了现有旅游线路产品过于单调而又缺乏新意,其产品设计以及市场开发尚有巨大的发展潜力。4A级旅游景区(点)可以更多地利用旅游线路而增加销售渠道;旅游线路产品的设计应该更趋多样化,充分发挥4A级景区(点)对旅游线路的支撑作用,全面提高4A级景区(点)利用率,以满足不同层次消费者的需求。

基于旅行社线路的甘肃省旅游特征研究

旅行社线路的结构模式是典型的旅游地理现象,也是旅游学研究的重要领域。基于全国百强旅行社官方网站提供的团队游线路,对涉及甘肃省旅游线路的旅游目的地、客源地以及游线设计进行统计,并从多个角度分析甘肃省旅游模式特征。研究结果显示:(1)甘肃省旅游目的地类型主要有单一型目的地、枢纽型目的地和途经型目的地三种,以途经型目的地为主;(2)甘肃旅游省外客源市场主要分布在上海、北京和广东,其次为陕西、四川等周边地区,另有少量其他地区游客;(3)旅行社线路的设计和现状旅游运输通道没有完全融合,导致旅游过程繁杂,未能实现旅游效益最优化。

基于LBS和深度学习的旅游景区客流量的高时频预测

为实现精准的旅游景区客流量的高时频预测,本研究构建了一套基于LBS和深度学习模型的预测方法。此方法可通过对LBS数据的转换实现预测的空间范围与时频控制,并通过方法的核心模型——基于双向循环神经网络和GRU算法构建的深度双向GRU(DBi-GRU)模型完成预测。为检验方法的有效性,研究以深圳大梅沙海滨公园为例对方法进行实验测试。实验使用拟合曲线、误差指标及DM检验3种方法评估DBi-GRU模型的预测效果。此外,实验还设置了其他五种深度学习模型作为DBi-GRU的对照模型,测试基于不同深度学习算法的模型之间的预测水平差异。实验结果表明:(1)本研究提出的DBi-GRU模型在景区客流量高时频预测中具有理想的预测效果,在高峰时段的客流量预测方面也具有较高准确性,预测效果明显优于其他深度学习模型;(2)基于双向循环网络的模型的效果普遍优于基于常规循环网络的模型。尤其是基于双向LSTM算法的模型,虽然预测的准确度略逊色于DBi-GRU模型,但在模型性能上与其的差异并不显著;(3)在相同网络参数下,GRU算法较前人采用的LSTM和RNN算法有着更高的预测准确性。本研究为客流量预测领域的研究提供了一种新的可用于高时频预测的技术方法,所预测的高时频客流量信息可为景区的客流管控与服务安排等工作提供必要的信息支持。