一种基于RBF网络学习的景区风险预测模型构建方法

摘要

本发明公开了一种基于RBF网络学习的景区风险预测模型构建方法，包括以下步骤：固定因素提取，获取景区历史旅游数据，提取某一时间段内的影响景区风险大小的相对固定因素，并采用线性假设方式将提取的相对固定因素组合为景区风险线性函数；浮动因素提取，根据景区历史旅游数据提取浮动因素，并构建RBF网络对提取的浮动因素进行线性转换，获得与景区风险线性相关的的浮动因素；风险预测模型构建，合并固定因素和浮动因素得到最终景区风险模型。本发明可以定量的反映旅游景区的风险情况，将有限的救援力量投入关键的地点，提高救援的精准度，降低风险发生的概率。