1 吉首大学数学与统计学院, 湖南 吉首 416000
2 吉首大学旅游与管理工程学院,湖南 张家界 427000
为探索生态旅游城市大气 PM2.5 浓度在旅游活动强度变化下的响应机制, 首先基于多重分形消除趋势波动分析法, 分别对张家界市大气 PM2.5 平均日浓度和旅游人数的时间序列进行了多重分形特征分析, 结果显示 PM2.5 和旅游人数的时间序列在演化过程中具有非线性、复杂的多重分形特征, 且 PM2.5 的多重分形特征强于旅游人数。进一步利用多重分形消除趋势交叉波动分析方法研究了 PM2.5 和旅游人数的交叉相关性, 发现二者之间不仅存在具有长期持续性的多重分形特征, 而且其相关性的多重分形特征受旅游活动强度变化影响明显, 表现为旅游旺季强于旅游淡季。最后, 运用后向轨迹模型分析了张家界市旅游淡旺季 PM2.5 污染物的空间来源, 发现张家界市大气 PM2.5 污染物主要源于局地污染源排放, 从侧面验证了旅游活动是张家界市大气 PM2.5 浓度的主要影响因素。
多重分形 后向轨迹 旅游活动 张家界 PM2.5 PM2.5 multifractal backward trajectory model tourism activity Zhangjiajie City 大气与环境光学学报
2021, 16(6): 471
哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院，黑龙江 哈尔滨 150028
旅游业和网络时代高速发展，导致旅游信息过载问题日益严重，旅游推荐方法对解决信息过载问题十分重要。传统推荐算法只针对用户和项目之间的评分和基本属性计算相似度进行推荐，但行为需求及具有游客情感因素的评论却被忽视。本文利用卷积神经网络(CNN)对文本评论特征提取进行情感分类，用皮尔逊相似度公式计算相似的用户群体，用平均绝对误差(MAE)对结果误差进行评价。与传统的协同过滤方法进行对比，本文提出的模型能有效降低预测误差。
信息过载 旅游推荐 卷积神经网络 协同过滤 information overload travel recommendation convolutional neural network collaborative filtering 太赫兹科学与电子信息学报
2020, 18(6): 1128
湖南信息科学职业学院人文艺术学院旅游系, 湖南 长沙 410151
空气负离子具有杀菌、降尘、清洁空气和对人体多种疾病具有抑制、缓解和辅助治疗作用, 是重要的生态旅游资源。采用美国Alphalab公司生产的AIC1000型空气离子测量仪, 对各旅游景区的空气离子含量进行调查测定表明, 山岳型旅游区的瀑布下、溪流河谷地带以及海滨、湖滨旅游区空气负离子浓度高, 空气质量特优, 是建设品氧谷, 开展生态旅游的最佳场所。在溶洞洞穴内和高海拔旅游区, 空气负离子浓度也高。旅游区空气负离子浓度夏秋季节高, 冬春季节低, 同时与天气变化也有关系。为了在生态旅游中更好地利用空气负离子资源, 在旅游区游道设计, 生态休闲度假地选址和生态品氧谷建设等方面, 要充分开发空气负离子资源。在城市或大型旅游接待中心, 喷泉则能显著提高周围环境中空气负离子浓度, 改善空气质量。
空气负离子 分布特征 开发利用 旅游区 aeroanion distribution feature development and utilization tourism district
