梁焱
- 作品数：10 被引量：88H指数：4
- 供职机构：黄山风景区管理委员会更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽高校省级自然科学研究基金安徽省科技计划项目更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术自然科学总论文化科学更多>>
- 基于旅游电子商务平台的智慧景区游客个性服务系统建设被引量：3
- 2016年
- 旅游景区数字化、智能化建设的浪潮席卷而来,旅游电子商务平台已成为各个旅游目的地在"智慧景区"满足游客个性服务体系建设中的一项重要内容。在此背景下,文章提出以旅游电子商务系统为平台,搭建满足游客个性化服务的智慧景区信息体系架构,以期为旅游目的地在智慧景区规划建设中提供一定的参考。
- 师永强梁焱徐磊
- 关键词：旅游电子商务个性化服务
- 基于质量溯源技术的景区旅游商品开发探究
- 2017年
- 近年来部分景区商家的不诚信导致景区旅游商品市场出现产品质量问题,甚至频发出现欺诈或宰客现象,严重损害旅游景区形象。本文主要是针对旅游景区的旅游商品存在的主要问题进行分析和探讨,并从旅游商品的生产、品牌设计、包装加工、流通销售等全程链条构建品质保证溯源体系,进而从市场需求层面提升景区旅游商品创新开发。
- 梁焱
- 关键词：景区旅游旅游商品开发
- 基于APSO-SVR的山岳风景区短期客流量预测被引量：9
- 2013年
- 根据山岳风景区短期客流量小样本、非线性等特征,本文提出基于自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型,融合SVR处理小样本、非线性预测特性和APSO优化SVR参数的能力对山岳风景区短期客流量进行预测。来自山岳风景区黄山2008年～2011年暑期相关日数据的验证结果表明:与PSO-SVR、GA-SVR和BPNN等模型相比,APSO-SVR模型的预测准确性更高、误差更小,是进行山岳风景区短期客流量预测的有效工具。
- 陈荣梁昌勇梁焱马银超
- 关键词：山岳风景区支持向量回归自适应粒子群算法
- 基于SVR-ARMA组合模型的日旅游需求预测被引量：39
- 2015年
- 短期微观旅游需求具有强非线性特征,单一的模型很难做出准确预测。针对此问题,本文分析了著名风景区黄山2010年旅游旺季(4-10月)相关日数据的特征,在此基础上建立SVR-ARMA组合模型,用SVR模型先对原始非线性数据预测,再对SVR模型预测所产生的线性残差用ARMA模型预测,将两部分预测值几何相加得最终的预测值。最后分别与单一的SVR和ARMA模型对比,结果表明该组合模型有更高更稳健的预测精度,很适合短期微观旅游需求。
- 梁昌勇马银超陈荣梁焱
- 黄山风景区GPS三维定位系统项目管理应用研究
- 作为拥有三顶世界级桂冠的国家重点风景名胜区，黄山非常重视旅游信息化的发展。自景区开展信息化建设以来，已建立了许多面向不同业务需求的管理信息系统，并得到了较为成功的应用。通过是实施一系列IT 项目，景区的信息化走在了全国风...
- 梁焱
- 关键词：黄山风景区项目管理信息化建设
- 基于HBase的数据共享模型研究被引量：5
- 2016年
- 在信息化高速发展过程中,如何共享海量数据并提高其应用价值是当今云计算领域的研究热点之一。传统的数据共享方式不能满足大数据的存储要求和解除高速计算问题与数据的高容错性问题,这就需要新的共享方式来实现。文中在数据仓库的数据集成模式的基础上,根据黑板系统的思想和"发布-订阅"数据分发策略,提出了基于HBase数据库的数据共享模型,并分析了该模型的运行机理。基于HBase的数据共享方式不仅能够提高对海量数据的处理能力和速度,还能有效降低原有数据共享方式中在出现故障时对整个业务系统造成的不良影响。文中提出的基于HBase数据共享模型在云环境下实现海量数据共享的问题上为各大型企业提供了参考,不仅能够满足海量数据的量级持续增长和计算的需求,同时提高了系统可靠性。
- 陆文星涂竹松梁焱
- 关键词：数据共享数据集成HBASE黑板系统
- 基于商务智能的黄山景区决策支持系统研究
- 2013年
- 黄山风景区经过多年的信息化建设,已初步建成了涉及景区多个领域的近30个应用系统。但是,这些系统之间彼此孤立,数据间难以实现共享,并且日益积累的大量历史数据没有得到充分利用。文中将商务智能技术运用到景区的业务经营管理中,通过利用ETL技术,解决各系统间的信息孤岛问题,并建设统一的数据仓库平台;在此基础上,根据景区日常业务经营管理需求,介绍构建基于商务智能技术的景区经营决策支持系统的框架、系统的决策功能以及关键技术分析。
- 楚静梁昌勇梁焱
- 关键词：商务智能景区经营决策支持
- 基于季节SVR-PSO的旅游客流量预测模型研究被引量：35
- 2014年
- 准确的旅游客流量预测对旅游风景区有着决定性的意义.受多种原因影响,旅游客流量预测不仅呈现复杂非线性特点,而且显示出典型的季节性趋势,尤其在旅游旺季.文章提出一种季节支持向量回归(seasonal support vector regression,SSVR)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)结合模型,即SSVR-PSO,实现对旅游客流量的预测.来自国内著名5A级风景区黄山2008-2011年最新月客流量数据仿真结果显示,SSVR-PSO模型预测精度明显高于SVRPSO、SVR-GA、BPNN、ARIMA等方法,是进行旅游客流量预测的有效工具.
- 陈荣梁昌勇陆文星宋国锋梁焱
- 关键词：支持向量回归季节调整粒子群算法
- 黄山风景区分区调控游览计算机网络管理中心的规划与设计
- 2003年
- 本文简要阐述研制计算机网络与黄山风景区旅游发展的相关性和重要性。全文主要立足于网络管理中心的规划设计栽体、调控模式,设计原则、运行示意,及其网络功能的应用、扩展与国际互联网络的接轨等内容,进行了详细的描述。
- 梁焱
- 关键词：黄山风景区计算机网络管理国际互联网络旅游发展
