生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

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(yàn)效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果預(yù)測(cè)，提高生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力[1]。相關(guān)的生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(jià)值[2]。對(duì)此，本文提出基于模糊遺傳算法的生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析模型。構(gòu)建生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析過程中的融合聚類，建立生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的可靠性特征分布函數(shù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果的統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)。最后進(jìn)行仿真測(cè)試分析，得出有效性結(jié)論。

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

1.1 生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)采樣

(1)

(2)

上式表示為生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果評(píng)價(jià)的約束指標(biāo)參量集，為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布函數(shù)，w為生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析的統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)特征量為Qij=(φ(xi)φ(xj))。生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)和特征融合，提高生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力[5]。

1.2 統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析的自適應(yīng)融合[6]，對(duì)于樣本集(xi,yi)，xi表示輸入，yi表示生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的相應(yīng)輸出，生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析信息的挖掘結(jié)果，對(duì)生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果特征分布集的關(guān)聯(lián)特征信息，表示一個(gè)約束優(yōu)化問題：

(8)

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

(9)

(10)

對(duì)生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(gè)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(jì)數(shù)據(jù)特征提取。

2 生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果的可靠性特征分布函數(shù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果的統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)[9]，得到預(yù)測(cè)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(yàn)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(duì)比方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)分析，生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析的線性擬合式為：

(16)

其中，Xmax，Xmin分別為最大統(tǒng)計(jì)分析閾值和最小閾值。據(jù)相似度對(duì)比方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果評(píng)價(jià)集為：

(17)

(18)

式中ω為生態(tài)旅游線路體驗(yàn)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(jī)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析。

2.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析輸出

建立生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的可靠性特征分布函數(shù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果的統(tǒng)計(jì)分析，生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)集合中含有n個(gè)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析過程中的融合聚類，提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力[10]。

3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析

為了測(cè)試本文方法在實(shí)現(xiàn)生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用性能，采用Matlab進(jìn)行仿真測(cè)試分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息采樣的長(zhǎng)度為2000，數(shù)據(jù)規(guī)模為120，測(cè)試時(shí)間長(zhǎng)度為1.2ms，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如圖1所示。

根據(jù)圖1的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，得到測(cè)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(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的統(tǒng)計(jì)分析，測(cè)試吞吐量，得到對(duì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析，提高了生態(tài)旅游線路的吞吐性能，測(cè)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析模型。構(gòu)建生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析信息的挖掘結(jié)果，對(duì)生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)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(yàn)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(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析過程中的融合聚類，建立生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果的可靠性特征分布函數(shù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)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(yàn)效果的統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行生態(tài)旅游線路體驗(yàn)效果統(tǒng)計(jì)分析的自適應(yīng)性較好，統(tǒng)計(jì)分析預(yù)測(cè)的精度較高，收斂性較好，提高了旅游線路的吞吐性能。