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        生態(tài)旅游線路體驗效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

        2020-11-24 10:43:12
        關(guān)鍵詞:生態(tài)旅游線路函數(shù)

        韓 峰

        (滁州城市職業(yè)學(xué)院 管理系,安徽 滁州 239000)

        隨著生態(tài)旅游線路的不斷發(fā)掘,需要進(jìn)行生態(tài)旅游線路的體現(xiàn)效果分析,結(jié)合大數(shù)據(jù)分析方法,建立生態(tài)旅游線路體驗效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析模型,采用大數(shù)據(jù)信息融合方法,進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果預(yù)測,提高生態(tài)旅游線路體驗效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析能力[1]。相關(guān)的生態(tài)旅游線路體驗效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法研究在生態(tài)旅游線路的管理和資源調(diào)度中具有很好的應(yīng)用價值[2]。對此,本文提出基于模糊遺傳算法的生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析模型。構(gòu)建生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的大數(shù)據(jù)信息采樣模型,通過模糊遺傳尋優(yōu)方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析過程中的融合聚類,建立生態(tài)旅游線路體驗效果的可靠性特征分布函數(shù),結(jié)合統(tǒng)計特征分析和模糊特征聚類分析方法,進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果的統(tǒng)計分析和預(yù)測。最后進(jìn)行仿真測試分析,得出有效性結(jié)論。

        1 生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)采樣和特征提取

        1.1 生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)采樣

        (1)

        (2)

        上式表示為生態(tài)旅游線路體驗效果評價的約束指標(biāo)參量集,為一個標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布函數(shù),w為生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的統(tǒng)計特征采用均勻信息融合的方法,進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的量化分析,建立Lagrange函數(shù):

        (3)

        式中,αi為拉格朗日乘子。生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計的模糊KTT特征解為:

        (4)

        其中

        (5)

        式中,I表示單位矩陣,得到生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計特征量為Qij=(φ(xi)φ(xj))。生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的分類決策函數(shù)為:

        (6)

        式中,σ為徑向基核函數(shù),采用空間聚類分析方法,進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計和特征融合,提高生態(tài)旅游線路體驗效果數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析能力[5]。

        1.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)特征提取

        采用可靠性的特征分布方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的自適應(yīng)融合[6],對于樣本集(xi,yi),xi表示輸入,yi表示生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計數(shù)據(jù)的相應(yīng)輸出,生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的最優(yōu)分布函數(shù)為:

        f(x)=ωTφ(x)+b

        (7)

        式中,ω為權(quán)值向量,b為偏置量。根據(jù)生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析信息的挖掘結(jié)果,對生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)挖掘和融合聚類處理[7],提取生態(tài)旅游線路體驗效果特征分布集的關(guān)聯(lián)特征信息,表示一個約束優(yōu)化問題:

        (8)

        式中,C為懲罰參數(shù);ei為預(yù)測誤差。構(gòu)建生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析統(tǒng)計信息分析模型,根據(jù)生態(tài)旅游線路體驗效果,得到優(yōu)化的迭代算法如下式所示:

        (9)

        (10)

        對生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)融合[8],得到尋優(yōu)速度迭代方程如下:

        (11)

        其中,c3·rand()和c4·rand()稱為模糊度算子,其表達(dá)式為:

        (12)

        (13)

        其中,c3和c4稱為分布式調(diào)度集,c3表示模糊尋優(yōu)參數(shù),c4表示全局尋優(yōu)系數(shù);ep表示當(dāng)前值與當(dāng)前個體最優(yōu)值的偏差,eg表示當(dāng)前值與當(dāng)前全局最優(yōu)值的偏差,根據(jù)上述分析,進(jìn)行統(tǒng)計數(shù)據(jù)特征提取。

        2 生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析優(yōu)化

        2.1 模糊遺傳尋優(yōu)方法

        建立生態(tài)旅游線路體驗效果的可靠性特征分布函數(shù),結(jié)合統(tǒng)計特征分析和模糊特征聚類分析方法,進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果的統(tǒng)計分析和預(yù)測[9],得到預(yù)測函數(shù)為:

        subject toyi-(w′Φ(xi)+b)≤ε-ξi

        ξi,ξi*≥0,i=1,2,…,n;C>0

        (14)

        (15)

        提取生態(tài)旅游線路體驗效果特征分布集的關(guān)聯(lián)特征信息,根據(jù)關(guān)聯(lián)分布對比方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果的自適應(yīng)統(tǒng)計分析,生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的線性擬合式為:

        (16)

        其中,Xmax,Xmin分別為最大統(tǒng)計分析閾值和最小閾值。據(jù)相似度對比方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果的自適應(yīng)統(tǒng)計分析,在模糊尋優(yōu)過程中,找到pbest和gbest后,生態(tài)旅游線路體驗效果評價集為:

        (17)

        (18)

        式中ω為生態(tài)旅游線路體驗的慣性權(quán)重,c1和c2被稱為學(xué)習(xí)因子,rand()為介于(0,1)之間的隨機數(shù),采用模糊遺傳尋優(yōu)方法,進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析。

        2.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析輸出

        建立生態(tài)旅游線路體驗效果的可靠性特征分布函數(shù),結(jié)合統(tǒng)計特征分析和模糊特征聚類分析方法,進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果的統(tǒng)計分析,生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的模糊性調(diào)度函數(shù)為:

        (19)

        (20)

        Xj(t+1)=pj(t+1)±β×|mbest(t+1)-

        (21)

        式中,Xj(t)為第t次迭代后生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的模糊規(guī)則集,構(gòu)建模糊子空間調(diào)度模型進(jìn)行信息融合,給出生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的模糊聚斂控制函數(shù)為:

        (22)

        上式中,生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則分布函數(shù)為Mh,采用聯(lián)合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法,得到生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的關(guān)聯(lián)維分布有限數(shù)據(jù)集:

        (23)

        其中,生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析統(tǒng)計大數(shù)據(jù)集合中含有n個樣本,通過模糊遺傳尋優(yōu)方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析過程中的融合聚類,提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析能力[10]。

        3 實驗測試分析

        為了測試本文方法在實現(xiàn)生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析中的應(yīng)用性能,采用Matlab進(jìn)行仿真測試分析,進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息采樣的長度為2000,數(shù)據(jù)規(guī)模為120,測試時間長度為1.2ms,統(tǒng)計數(shù)據(jù)如圖1所示。

        根據(jù)圖1的統(tǒng)計數(shù)據(jù),進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,得到測量輸出及誤差如圖2所示。

        分析圖2得知,本文方法能有效實現(xiàn)對生態(tài)旅游線路體驗效果的統(tǒng)計分析,測試吞吐量,得到對比結(jié)果如圖3所示。

        分析圖3得知,本文方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析,提高了生態(tài)旅游線路的吞吐性能,測試結(jié)果準(zhǔn)確可靠。

        4 結(jié)語

        本文提出基于模糊遺傳算法的生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析模型。構(gòu)建生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的大數(shù)據(jù)信息采樣模型,根據(jù)生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析信息的挖掘結(jié)果,對生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)挖掘和融合聚類處理,提取生態(tài)旅游線路體驗效果特征分布集的關(guān)聯(lián)特征信息,通過模糊遺傳尋優(yōu)方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析過程中的融合聚類,建立生態(tài)旅游線路體驗效果的可靠性特征分布函數(shù),結(jié)合統(tǒng)計特征分析和模糊特征聚類分析方法,進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果的統(tǒng)計分析和預(yù)測。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析的自適應(yīng)性較好,統(tǒng)計分析預(yù)測的精度較高,收斂性較好,提高了旅游線路的吞吐性能。

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