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。最后進行仿真測試分析,得出有效性結(jié)論。
(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參量集,為一個標準的正態(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]。
采用可靠性的特征分布方法進行生態(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表示當前值與當前個體最優(yōu)值的偏差,eg表示當前值與當前全局最優(yōu)值的偏差,根據(jù)上述分析,進行統(tǒng)計數(shù)據(jù)特征提取。
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,進行生態(tài)旅游線路體驗效果統(tǒng)計分析。
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]。
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進行仿真測試分析,進行數(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)果準確可靠。
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。