一种基于AI大语言模型的景区客流趋势预测分析方法与流程

本发明属于人工智能与大数据分析，具体涉及一种基于ai大语言模型的景区客流趋势预测分析方法。

背景技术：

1、在传统的景区客流管理中，数据的采集和分析往往依赖于单一的数据源，如景区的门票销售数据或游客的在线行为数据。这种方法虽然能在一定程度上反映客流趋势，但缺乏全面性和深度。随着大数据技术的发展，越来越多的数据源可以被利用，如社交媒体数据、气象数据、交通流量数据等。这些数据的融合和分析，可以更准确地预测景区的客流趋势。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，即：如何更准确地预测景区的客流趋势，本发明提供如下技术方案：

2、一种基于ai大语言模型的景区客流趋势预测分析方法，包括如下步骤：

3、s1、全量数据采集与处理：采集与景区客流相关的多个来源数据，包括lbs数据、景区数据、节假日信息和天气信息、第三方地图数据，将这些数据进行清洗、整合和标准化处理；

4、s2、基于多维度数据构建知识库：将标准化处理后的景区自身数据、运营商大数据输入到大数据平台中，并将处理后的数据整合到知识库中，构建一个综合行业与场景的知识库，存储和组织各类信息；利用rag技术进行知识库的搜索和内容生成能力；

5、s3、构建通用模型能力：利用机器学习技术，基于知识库中的多维数据对通用模型进行预训练，识别数据中的模式和关联；通用模型包括景区客流预测模型、出行链分析模型、游客画像模型；同时在预训练的基础上，通过微调技术，使用景区客流相关的多个来源数据对通用模型进行微调；

6、s4、基于通用模型能力构建多智能体系统：根据预训练和微调得到的通用模型，构建包括出行群体监测智能体、全链出行轨迹查询智能体、景区客流查询智能体在内的多智能体系统；

7、s5、基于llm驱动多智能体进行预测分析：通过集成ai大语言模型llm，驱动多智能体进行协同工作，对景区客流趋势进行智能预测分析。

8、进一步地，lbs数据，包括游客的位置信息和移动轨迹，lbs数据包括：用户数据、位置数据、时间戳、移动轨迹、地理空间数据、兴趣点数据、用户行为数据、社交网络数据。

9、进一步地，步骤s1中，数据清洗包括去除无关字符、去除重复项、去除噪声、填补缺失值、数据类型和格式校验、逻辑错误检查，去除噪声包括；识别和清理景区数据中的门票销售数据中出现非数字的值，逻辑错误检查；包括确保景区数据中的门票销售数据中的价格不超过设定的门票销售价格上限。

10、进一步地，步骤s2包括，

11、s21、数据整合：将处理后的数据，包括lbs数据、景区数据、节假日信息和天气信息、第三方地图数据进行整合；

12、s22、特征提取：利用模型预测分析，从整合的数据中提取关键特征和模式，关键特征包括游客行为模式、客流高峰时段、天气对客流的影响，使用聚类算法来识别游客行为模式，使用时间序列分析来预测客流高峰时段，通过回归模型评估天气变化对游客数量的潜在影响；

13、s23、规则和模式识别：通过模型分析，识别数据中的规则和模式，包括利用假设检验来确定节假日与游客流量增加之间的相关性，以及应用时间序列分析来识别天气变化对游客流量的影响；

14、s24、运用rag技术构建行业与场景知识库：将提取的特征、识别的规则和模式、生成的结论整合到一个结构化的数据库中，构建起知识库。

15、进一步地，步骤s21具体的包括：

16、s211、读取lbs数据、节假日信息、天气信息以及第三方地图数据；

17、s212、执行数据信息和转换操作，包括去除lbs数据中的无效记录以及转换时间戳格式；

18、s213、使用时间戳和位置信息作为关键字段，将lbs数据、节假日信息、天气信息和第三方地图数据的多个数据集进行连接，形成一个统一的数据视图；

19、s214、从连接后的数据集中选择出分析所需的列，这些列包括时间戳、位置信息、节假日信息、天气信息和第三方地图数据；对选定的列进行重命名，统一的数据视图的格式；

20、s215、将格式统一后的的数据存储于知识库中。

21、进一步地，步骤s22中，使用聚类算法来识别游客行为模式具体的包括：选取位置数据、时间戳和天气信息作为特征，应用k-means算法对游客行为进行聚类，识别出不同的游客行为模式。

22、进一步地，步骤s23中，利用假设检验来确定节假日与游客流量增加之间的相关性，包括：

23、为整合后的数据集中的日期添加节假日标签；

24、构建线性回归模型评估节假日对游客数量的影响；

25、输出线性回归模型模型的统计摘要。

26、进一步地，步骤s3包括：

27、s31、模型预训练：利用机器学习技术，基于知识库中的多维数据对通用模型进行预训练；

28、s32、模型微调：使用景区客流相关的多个来源数据，对预训练的模型进行微调，包括调整模型的输出层以适应景区客流预测模型、出行链分析模型、游客画像模型的输出格式。

29、进一步地，步骤s4包括：

30、s41、智能体架构的设计：包括定义每个智能体的角色、职责以及智能体之间的交互方式；智能体包括出行群体监测智能体、全链出行轨迹查询智能体、景区客流查询智能体；

31、s42、通用模型集成：基于预训练和微调得到的通用模型，将通用模型集成到各个智能体中，包括出行群体监测智能体集成一个深度学习模型，用于分析游客行为模式，全链出行轨迹查询智能体集成序列预测模型，用于追踪游客的移动路径，景区客流查询智能体集成时间序列分析模型，用于来提供客流数据；

32、s43、功能实现与优化：出行群体监测智能体包括事件检测系统，用于识别和响应游客行为中的异常模式；全链出行轨迹查询智能体包括路径追踪算法，用于处理和分析移动数据；景区客流查询智能体包括查询优化系统，用于响应客流数据的查询请求；

33、s44、协同工作机制：智能体之间通过定义明确的通信协议和数据共享机制来。

34、进一步地，步骤s5包括，

35、s51、语言输入与意图解析，包括：

36、s511、景区管理员通过自然语言向系统输入查询或指令，输入包括对特定日期、时间段或事件的客流预测请求，llm首先接收景区管理员的自然语言输入，llm会自动识别并解析管理员的意图，确定需要执行的任务类型；

37、s512、llm接收到输入后，利用其的自然语言理解nlu技术来分析管理员的查询意图；

38、s513、根据解析结果，llm确定需要执行的具体任务类型，包括短期客流预测、长期趋势分析、以及实时数据监控和异常流量预警；

39、s52、智能体调用与分析执行：确定任务类型后，根据解析结果，llm驱动多智能体系统进行协同工作，调用相应的子智能体；智能体之间进行协同工作，共享信息和资源，选择最佳的数据库路径，访问和分析存储在知识库中的历史数据、实时数据和其他相关信息，并选择相应的预测模型，进行景区客流预测分析；

40、s53、结果反馈与文本输出：完成分析后，子智能体将预测结果反馈给llm，llm会以自然语言形式向景区管理员提供预测分析结果。

41、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

42、(1)本发明通过集成ai大语言模型驱动多智能体系统进行景区客流趋势预测分析，实现了多智能体系统的协同工作和决策支持。这种方法不仅提高了整体系统的效率和效果，更准确地预测景区的客流趋势，还通过自然语言的形式返回预测结果，使得景区管理者能够直观地理解和使用这些预测结果。这解决了传统系统中结果呈现复杂、难以理解的问题，使得决策更加便捷，为景区客流管理提供了一种更为高效、智能和用户友好的解决方案。

43、(2)通过景区客流趋势预测分析方法，景区管理者可以更加准确地掌握和预测客流趋势，提前做出相应的应对措施。这种方法不仅提高了预测的准确性，还提升了景区管理的智能化水平，为景区的可持续发展提供了技术支持。

44、(3)通过整合lbs位置数据、景区数据、节假日信息、第三方地图和天气数据，本发明构建了一个多维度的知识库，利用rag技术提升了对知识库和外部数据的搜索与生成能力。通过模型预训练和微调，开发了包括景区客流预测、出行链分析和游客画像在内的通用模型能力。这些技术的应用使得本发明能够为景区管理者提供基于自然语言输入的客流趋势预测分析，实现了多智能体系统的协同工作和决策支持，提高了景区管理的智能化水平和响应效率。