景区票务调度方法及系统与流程

本发明涉及人工智能与智慧旅游，尤其涉及一种景区票务调度方法及系统。

背景技术：

1、近年来，随着智慧景区建设的推进，景区购票系统逐渐向线上化与分时预约模式转型。然而，现有的景区购票系统在客流预测与售票配额管理方面仍存在明显不足，制约了景区运营效率与游客体验的提升。

2、在客流预测方面，景区客流受天气变化、节假日安排、交通管制以及社交媒体传播等多重因素影响，其中大量关键信号以自然语言文本形态存在，例如气象预警正文、调休公告、管制通告以及舆情内容。传统的客流预测手段主要依赖历史数值时序数据进行拟合，只能处理结构化数据，难以有效融合上述文本信号，无法在突发性客流激增发生前给出预警，导致预测结果严重滞后，无法为售票决策提供及时准确的依据。

3、在售票配额管理方面，常见的售票系统通常按照固定的每日票量或固定分时票量进行放票，将景区承载能力视为静态常量，无法随天气、设施开放状态、突发事件等实时伸缩。当瞬时购票洪峰到来时，系统只能采取硬性售罄或熔断措施，缺乏平滑的限流与主动的错峰疏导手段，容易造成线上抢完票而线下挤爆园的局面，不仅影响游客体验，还可能引发安全隐患。

4、因此，亟需一种能够将文本信号融入客流预测，并基于实时承载量动态调整售票配额的景区票务调度方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种景区票务调度方法及系统，用以解决现有技术中景区客流预测难以融合文本信号导致预测滞后，且售票配额与实时承载量脱节导致线下拥挤的问题，提升客流预测的准确性，实现各时段游客负荷的均衡化，避免景区线下拥挤。

2、一方面，本发明提供一种景区票务调度方法，包括：获取景区的数值时序数据和文本类数据，并根据所述数值时序数据获取未来各时段的统计基线预测结果，以及，根据所述文本类数据获取未来各时段的文本证据；基于大语言模型，根据所述数值时序数据、所述统计基线预测结果和所述文本证据，输出未来各时段的客流预测值，并融合所述未来各时段的客流预测值与统计基线预测结果，得到未来各时段的客流需求预测；基于所述未来各时段的客流需求预测，根据动态有效承载量和景区内游客驻留时长分布，计算实时剩余可售容量，并根据所述实时剩余可售容量，以未来各时段的负荷率方差最小化为目标，优化求解所述未来各时段的可售门票配额。

3、进一步地，所述基于大语言模型，根据所述数值时序数据、所述统计基线预测结果和所述文本证据，输出未来各时段的客流预测值，包括：构造结构化提示词，所述结构化提示词包括所述数值时序数据、所述未来各时段的统计基线预测结果、所述未来各时段的文本证据以及输出约束；将所述结构化提示词输入至所述大语言模型，输出未来各时段的客流预测值以及对应的自然语言推理链。

4、进一步地，融合所述未来各时段的客流预测值与统计基线预测结果，得到未来各时段的客流需求预测，包括：根据大语言模型预测的指数平滑相对误差及置信度，以及统计基线预测的指数平滑相对误差，在线确定融合权重；根据所述融合权重，对所述未来各时段的客流预测值和所述未来各时段的统计基线预测结果进行加权融合，得到所述未来各时段的客流需求预测。

5、进一步地，所述动态有效承载量根据基础承载量、天气衰减因子、突发事件因子以及设施开放率因子计算得到；其中，所述天气衰减因子由天气预警文本解析得到，所述突发事件因子由管制公告文本解析得到，所述设施开放率因子根据景区设施实时开放状态确定。

6、进一步地，所述得到未来各时段的客流需求预测，之后包括：根据是否受配额调控，将所述未来各时段的客流需求预测分解为既定到达量与可调控需求；其中，所述既定到达量包括已售未核销票中预计在该时段到达的部分以及免票、年卡、团队中不占用所述可售门票配额的到达量；所述可调控需求为尚未购票且可由所述可售门票配额吸纳的散客需求。

7、进一步地，所述基于所述未来各时段的客流需求预测，根据动态有效承载量和景区内游客驻留时长分布，计算实时剩余可售容量，包括：根据所述景区内游客驻留时长分布，计算景区内各游客的条件离园概率；根据景区内各游客的条件离园概率，确定预测离园人数；根据所述动态有效承载量、当前在园人数、所述预测离园人数以及所述既定到达量中已售未核销票中预计在该时段到达的部分，计算得到所述实时剩余可售容量。

8、进一步地，根据所述实时剩余可售容量，以未来各时段的负荷率方差最小化为目标，优化求解所述未来各时段的可售门票配额，包括：将未来各时段的实际准入量确定为所述既定到达量与对应时段的可售门票配额之和；以未来各时段的实际准入量相对所述动态有效承载量的负荷率方差最小化为目标，求解所述未来各时段的可售门票配额；其中，未来各时段的可售门票配额之和不超过所述实时剩余可售容量，且不超过对应时段的可调控需求。

9、进一步地，还包括：对所述文本类数据中的舆情数据进行热度统计，得到各时段的舆情热度指数；根据预测在园人数、所述动态有效承载量、已预约量以及所述舆情热度指数，计算未来各时段的拥挤度；根据所述未来各时段的拥挤度，自适应调节对应时段购票请求的实时放行速率。

10、进一步地，由运营智能体与运维智能体协同进行景区购票管理；其中，所述运营智能体负责业务侧调控，所述运维智能体负责系统侧保障；所述运营智能体与所述运维智能体通过共享状态索引交换事件实现联动。

11、第二方面，本发明还提供一种景区票务调度系统，包括：多源数据获取与文本证据生成模块，用于获取景区的数值时序数据和文本类数据，并根据所述数值时序数据获取未来各时段的统计基线预测结果，以及，根据所述文本类数据获取未来各时段的文本证据；大模型预测与客流需求融合模块，用于基于大语言模型，根据所述数值时序数据、所述统计基线预测结果和所述文本证据，输出未来各时段的客流预测值，并融合所述未来各时段的客流预测值与统计基线预测结果，得到未来各时段的客流需求预测；动态容量计算与配额优化模块，用于基于所述未来各时段的客流需求预测，根据动态有效承载量和景区内游客驻留时长分布，计算实时剩余可售容量，并根据所述实时剩余可售容量，以未来各时段的负荷率方差最小化为目标，优化求解所述未来各时段的可售门票配额。

12、第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述景区票务调度方法。

13、第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述景区票务调度方法。

14、第五方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述景区票务调度方法。

15、本发明提供的景区票务调度方法，通过获取景区的数值时序数据和文本类数据，并根据数值时序数据获取未来各时段的统计基线预测结果，以及，根据文本类数据获取未来各时段的文本证据；基于大语言模型，根据数值时序数据、统计基线预测结果和文本证据，输出未来各时段的客流预测值，并融合未来各时段的客流预测值与统计基线预测结果，得到未来各时段的客流需求预测；基于未来各时段的客流需求预测，根据动态有效承载量和景区内游客驻留时长分布，计算实时剩余可售容量，并根据实时剩余可售容量，以未来各时段的负荷率方差最小化为目标，优化求解未来各时段的可售门票配额。该方法通过融合数值时序数据与文本类数据并借助大语言模型进行逻辑推理式预测，提升了客流需求预测的准确性以及对突发舆情等文本信号的响应能力；通过结合动态有效承载量与游客驻留时长分布实时计算剩余可售容量，使容量评估从静态设定升级为动态预判，最终以各时段负荷率方差最小化为目标优化求解门票配额，能够将客流需求平滑分布至全天各时段，有效实现削峰填谷与景区承载力的均衡利用。