智慧园区饱和度分析模型

摘要

本发明公开了智慧园区饱和度分析模型，包括以下步骤：通过票务平台，获取每个时段的下单总量X0‑X24，相邻两个时段相减，例如增量y＝X3‑X2通过此公式可得出每个时段票务平台的下单量；用户下单完成后，会通过闸机进行入园，通过闸机验证门票数，来监控此时段的入园人数Z，入园Z0‑Z24；游客通过滚动闸机出园，闸机会上报出园人数，每个时间节点可统计该景区的出园总数o，所以景区各时段的在园人数i＝z‑o,所得值i即为各时段该景区在园游客总数；总量X24可以绘制全年该景区的每天下单量，通过此数据，可以预估明年的今天该景区的下单量和游客数量。本发明具备建立智慧园区饱和度分析模型，便于分析对园区提高管理效率的管理方法的优点。

说明书

技术领域

本发明涉及园区运营管理技术领域，具体为智慧园区饱和度分析模型。

背景技术

智慧景区是指通过智能网络，对景区地理事物、自然资源、旅游者行为、景区工作人员行迹、景区基础设施和服务设施进行全面、透彻、及时的感知；对游客、景区工作人员实现可视化管理；同旅游产业上下游企业形成战略联盟；实现景区环境、社会和经济的全面、协调和可持续发展。

广义的“智慧景区”是指科学管理理论同现代信息技术高度集成，实现人与自然和谐发展的低碳智能运营景区。能够更有效地保护生态环境，为游客提供更优质的服务，为社会创造更大的价值。狭义的“智慧景区”是“数字景区”的完善和升级，指能够实现可视化管理和智能化运营，能对环境、社会、经济三大方面进行更透彻的感知，更广泛的互联互通和更深入的智能化的景区。狭义的“智慧景区”强调技术因素，广义的“智慧景区”不仅强调技术因素，还强调管理因素。

现有的园区的管理主要基于人工管理，但人工管理首先劳动强度大，其次响应速度较慢，最后管理效果较差，进而降低园区的管理效率，因此，建立智慧园区饱和度分析模型对于园区的管理效率有着重要的现实意义和工程意义。

发明内容

本发明的目的在于提供智慧园区饱和度分析模型，具备建立智慧园区饱和度分析模型，便于分析对园区提高管理效率的管理方法的优点，解决了现有的园区的管理主要基于人工管理，但人工管理首先劳动强度大，其次响应速度较慢，最后管理效果较差，进而降低园区的管理效率，因此，建立智慧园区饱和度分析模型对于园区的管理效率有着重要的现实意义和工程意义的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：智慧园区饱和度分析模型，包括以下步骤：

S1、通过票务平台，获取每个时段的下单总量X0-X24，相邻两个时段相减，例如增量y＝X3-X2通过此公式可得出每个时段票务平台的下单量；

S2、用户下单完成后，会通过闸机进行入园，通过闸机验证门票数，来监控此时段的入园人数Z，入园Z0-Z24；

S3、游客通过滚动闸机出园，闸机会上报出园人数，每个时间节点可统计该景区的出园总数o，所以景区各时段的在园人数i＝z-o,所得值i即为各时段该景区在园游客总数；

S4、总量X24可以绘制全年该景区的每天下单量，通过此数据，可以预估明年的今天该景区的下单量和游客数量。

优选的，X0-X24为0-24时下单数。

优选的，S1中通过各个时段的增量y值，取y值最大的，即为今天的下单并发峰值，通过下单总量X24可得出今天园区下单总人数。

优选的，Z值是总量，包含之前已入园人数。

优选的，Z0-Z24为0-24时每个时段景区入园总数。

优选的，假设景区的饱和度数量为s,当i小于等于80％*s时，游客处于舒适状态，无需预警；当i大于80％*s小于100％*s时，游客处于拥挤状态，预警管理人员，控制该时段游客下单，引导游客下一时段下单；当i大于100％*s时，景区处于超负荷状态，预警管理人员，关闭该时段平台下单，工作人员控制游客进入景区人数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过计算票务系统下单数、景区闸机实际验票数、景区闸机实际出园人数等数据，计算出该景区在园人数，并获取景区负载人数，来分析景区在该时段的饱和度作为数据基础，分析明年该假期景区游客数量和饱和度，来评估是否对景区容载量进行提升，对下单时段和各时段的入园人数进行控制，对订单进行分时下单和分时入园，来最大限度来提高容载量。

附图说明

图1为本发明的园区饱和度分析模型框架。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”“前端”、“后端”、“两端”、“一端”、“另一端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本发明提供的智慧园区饱和度分析模型的技术方案

实施例1：

智慧园区饱和度分析模型，包括以下步骤：

S1、通过票务平台，获取每个时段的下单总量X0-X24，相邻两个时段相减，例如增量y＝X3-X2通过此公式可得出每个时段票务平台的下单量，X0-X24为0-24时下单数，通过各个时段的增量y值，取y值最大的，即为今天的下单并发峰值，通过下单总量X24可得出今天园区下单总人数。

S2、用户下单完成后，会通过闸机进行入园，通过闸机验证门票数，来监控此时段的入园人数Z，入园Z0-Z24，Z值是总量，包含之前已入园人数，Z0-Z24为0-24时每个时段景区入园总数。

S3、游客通过滚动闸机出园，闸机会上报出园人数，每个时间节点可统计该景区的出园总数o，所以景区各时段的在园人数i＝z-o,所得值i即为各时段该景区在园游客总数，假设景区的饱和度数量为s,当i小于等于80％*s时，游客处于舒适状态，无需预警；当i大于80％*s小于100％*s时，游客处于拥挤状态，预警管理人员，控制该时段游客下单，引导游客下一时段下单；当i大于100％*s时，景区处于超负荷状态，预警管理人员，关闭该时段平台下单，工作人员控制游客进入景区人数。

S4、总量X24可以绘制全年该景区的每天下单量，通过此数据，可以预估明年的今天该景区的下单量和游客数量，通过计算票务系统下单数、景区闸机实际验票数、景区闸机实际出园人数等数据，计算出该景区在园人数，并获取景区负载人数，来分析景区在该时段的饱和度作为数据基础，分析明年该假期景区游客数量和饱和度，来评估是否对景区容载量进行提升，对下单时段和各时段的入园人数进行控制，对订单进行分时下单和分时入园，来最大限度来提高容载量。

通过下单总数X24可知今天该景区的下单人数；增量Y可知平台下单峰值即区间；在园人数i可知各时段景区饱和度所处状态，通过增量y＝x3-x2，在园人数i＝z-o，饱和度s，签约平台景数量n，y*n为平台各时段下单的并发量，跟平台最大并发量比较，是否需要增加网络通信车来保证平台下单的稳定性；通过在园人数i处于拥挤和超负荷的时长，景区管理人员可对景区负载升级，提高景区负载量来提高游客舒适度。

实施例2：

S1、获取5.1日票付通平台的下单数量，对各时段的下单数进行统计，以小时为单位，并综合得出全天的下单总数据。

S2、得到的数据构建模型，分析出该天的峰值和下单走势，是否需要进行服务器搭建和分时下单，错开下单人流，进行合理分配景区网络资源。

S3、下单完成后，获取闸机各时段的入园数、出园数，单天的入园总数和出园总数，进行景区饱和度分析，分析景区在园人数是否已经超过该景区的舒适承载度，建议和预警景区进行分时入园和游客在园时间控制，或提高景区容载量等有效建议。

S4、通过景区实际的出入数据，绘制该景区5.1当天出入园走势图，分析出入园的峰值，是否需要景区人工引导方式等建议，来提高景区运载速度。

以此数据可获取5.1-5.3日间整体数据及相应的数据走向，对整个假期该景区的数据和饱和度进行评估，分析明年该假期景区峰值时间和持续时间，进行提前部署。可提供分时预约、分时下单、分时入园等有效建议来分流峰值数据。也可以通过部署通信信号车来保证下单的及时有效，提高票务系统的下单的销量和下单峰值。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。