广州瀚信通信科技股份有限公司余雁获国家专利权
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龙图腾网获悉广州瀚信通信科技股份有限公司申请的专利一种基于AI大语言模型的景区客流趋势预测分析方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119398214B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411339977.6,技术领域涉及:G06Q10/04;该发明授权一种基于AI大语言模型的景区客流趋势预测分析方法是由余雁;苏如春;林伟涛设计研发完成,并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于AI大语言模型的景区客流趋势预测分析方法在说明书摘要公布了:本发明属于人工智能与大数据分析技术领域,具体涉及一种基于AI大语言模型的景区客流趋势预测分析方法。该方法利用大数据和人工智能技术,通过综合应用LBS数据、景区数据、节假日信息、第三方地图和天气数据等多源数据,并构建一个全面的多维度知识库,同时利用RAG技术提升知识搜索与生成能力;通过模型预训练和微调,开发通用模型能力,并进一步构建多智能体系统;基于AI大语言模型的自然语言处理能力,LLM能够智能解析景区管理员的文本输入,驱动多智能体之间的协同工作,实现对景区客流趋势的智能预测和分析。本发明能够更准确地预测景区的客流趋势。
本发明授权一种基于AI大语言模型的景区客流趋势预测分析方法在权利要求书中公布了:1.一种基于AI大语言模型的景区客流趋势预测分析方法,其特征在于,包括如下步骤: S1、全量数据采集与处理:采集与景区客流相关的多个来源数据,包括LBS数据、景区数据、节假日信息和天气信息和第三方地图数据,将这些数据进行清洗、整合和标准化处理; S2、包括: S21、数据整合:将处理后的数据,包括LBS数据、景区数据、节假日信息、天气信息和第三方地图数据进行整合; S22、特征提取:从整合的数据中提取关键特征和游客行为模式,关键特征包括游客行为模式、客流高峰时段和天气对客流的影响,使用聚类算法来识别游客行为模式,使用时间序列分析来预测客流高峰时段,通过回归模型评估天气变化对游客数量的潜在影响; S23、规则和模式识别:识别数据中的规则和模式,包括利用假设检验来确定节假日与游客流量增加之间的相关性,以及应用时间序列分析来识别天气变化对游客流量的影响; S24、运用RAG技术构建行业与场景知识库:将提取的特征、识别的规则和模式和生成的结论整合到一个结构化的数据库中,构建知识库; S3、包括: S31、模型预训练:利用机器学习技术,基于知识库中的多维数据对通用模型进行预训练; S32、模型微调:使用景区客流相关的多个来源数据,对预训练的模型进行微调,包括调整模型的输出层以适应景区客流预测模型、出行链分析模型和游客画像模型的输出格式; S4、包括: S41、智能体架构的设计:包括定义每个智能体的角色、职责以及智能体之间的交互方式;智能体包括出行群体监测智能体、全链出行轨迹查询智能体和景区客流查询智能体; S42、通用模型集成:基于预训练和微调得到的通用模型,将通用模型集成到各个智能体中,包括出行群体监测智能体集成一个深度学习模型,用于分析游客行为模式;全链出行轨迹查询智能体集成序列预测模型,用于追踪游客的移动路径;景区客流查询智能体集成时间序列分析模型,用于提供客流数据; S43、功能实现与优化:出行群体监测智能体包括事件检测系统,用于识别和响应游客行为中的异常模式;全链出行轨迹查询智能体包括路径追踪算法,用于处理和分析移动数据;景区客流查询智能体包括查询优化系统,用于响应客流数据的查询请求; S44、协同工作机制:智能体之间通过定义明确的通信协议和数据共享机制来; S5、包括: S51、语言输入与意图解析,包括: S511、景区管理员通过自然语言向系统输入查询或指令,输入包括对特定日期、时间段或事件的客流预测请求,LLM首先接收景区管理员的自然语言输入,LLM会自动识别并解析管理员的意图,确定需要执行的任务类型; S512、LLM接收到输入后,利用其的自然语言理解NLU技术来分析管理员的查询意图; S513、根据解析结果,LLM确定需要执行的具体任务类型,包括短期客流预测、长期趋势分析、以及实时数据监控和异常流量预警; S52、智能体调用与分析执行:确定任务类型后,根据解析结果,LLM驱动多智能体系统进行协同工作,调用相应的子智能体;智能体之间进行协同工作,共享信息和资源,选择最佳的数据库路径,访问和分析存储在知识库中的历史数据、实时数据和其他相关信息,并选择相应的预测模型,进行景区客流预测分析; S53、结果反馈与文本输出:完成分析后,子智能体将预测结果反馈给LLM,LLM会以自然语言形式向景区管理员提供预测分析结果。
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