DB62/T 5068-2024 节假日旅游城市客流调控和智能服务平台建设规范

甘肃省地方标准 DB62/T 5068-2024 主要内容总结

​​1. 范围与目的​​

• ​​适用范围​​：针对甘肃省旅游城市在节假日期间的客流调控与智能服务平台建设，涵盖设计、施工、建设和服务全流程。
• ​​核心目标​​：提升游客体验、降低安全风险、减少管理成本，通过智能化手段优化旅游城市综合治理能力。

​​2. 规范性引用文件​​

• 引用国家标准：
  • GB/T 22239（信息安全等级保护）
  • GB/T 28827.1（IT服务运行维护）
  • GB/T 38645（网络安全应急演练）

​​3. 术语定义​​

• ​​旅游网格​​：基于城市行政、交通、历史客流数据划分的动态管理单元，用于空间聚类和客流预测。
• ​​客流调控​​：结合预测模型动态生成调控方案，通过信息发布、资源调配等手段优化客流分布。

​​4. 建设原则​​

• ​​科学规划​​：系统化设计平台架构与功能。
• ​​智能调控​​：利用AI和大数据实现实时监控与自动决策。
• ​​体验优化​​：多渠道（电话、公众号等）提升用户交互。
• ​​融合共建​​：跨部门协作与数据共享。
• ​​持续提升​​：引入新技术（如深度学习）持续改进。

​​5. 总体架构（六层模型）​​

1. ​​发布层​​：支持PC、移动端、大屏等多终端交互。
2. ​​应用层​​：
   • 智能服务模块：信息推送、客服、导航。
   • 客流调控模块：实时监控、预警、应急处置。
3. ​​业务服务层​​：客流监测、风险识别、预警预报、智能调控。
4. ​​业务支撑层​​：数据访问、权限管理、安全保障。
5. ​​基础设施层​​：云计算、存储、网络及物联设备（摄像头、闸机等）。

​​6. 数据采集与处理​​

• ​​数据来源​​：
  • 运营商信令数据、互联网订票/导航数据、物联网设备（传感器、摄像头）。
  • 政府大数据中心（住宿、交通数据）。
• ​​处理流程​​：
  1. ​​预处理​​：清洗、去噪、补全数据。
  2. ​​分析​​：机器学习（时间序列、聚类）、深度学习模型（LSTM、CNN）提取特征。
  3. ​​可视化​​：热力图、动态图表展示客流分布。
  4. ​​共享​​：通过API与交通、公安等部门共享数据。

​​7. 客流调控技术​​

• ​​预测模型​​：
  • 使用LSTM提取时间序列特征，深度线性网络预测客流量。
  • 预测准确率公式：
    A = /frac{1}{M} /sum_{i=1}^M /left| /frac{T_i - P_i}{T_i} /right| /times 100/%
• ​​调控策略​​：
  • 计算旅游网格饱和度（公式：S = /frac{B}{C}），标记高饱和区域，通过短信、大屏引导游客分流。
  • 动态调整：根据变化率（CR = /frac{PRE - POST}{PRE} /times 100/%）优化疏导策略。

​​8. 应急预案​​

• ​​措施​​：限流（限制入园、设置排队区）、应急热线、实时信息推送（交通管制、闭园通知）。
• ​​演练​​：按GB/T 38645进行网络安全应急演练。

​​9. 平台功能​​

• ​​多角色服务​​：为管理层（决策支持）、服务部门（资源调配）、公众（实时信息）提供差异化服务。
• ​​智能交互​​：AI生成推送内容、智能客服、情感分析提升体验。
• ​​反馈机制​​：游客满意度调查问卷，动态优化调控方案。

​​10. 运行维护​​

• ​​基本要求​​：专人/专业机构运维，符合GB/T 28827标准。
• ​​安全保障​​：密码保护、日志审计、定期漏洞扫描，满足GB/T 22239三级以上安全要求。
• ​​故障处理​​：定期巡检、应急预案（平台故障、灾害事件）、演练记录。

​​总结​​：该标准构建了一套从数据采集、智能预测到动态调控的全流程解决方案，强调多部门协同、AI技术应用与用户体验优化，旨在实现节假日旅游城市的高效治理与可持续发展。通过科学架构设计、精准模型算法和严格运维保障，全面提升客流管理能力和公共服务水平。