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景区智能导游服务系统开发(Java Web+WebService)

添加时间:2018/09/10 所属栏目:毕业设计论文
本文基于大部分游客出行携带安卓设备的背景,以景区游览路线规划和拥堵预警服务为主要研究内容,设计并实现了基于安卓平台的景区智能导游服务系统。
  以下为本篇论文正文:

摘 要

  随着旅游业的快速发展和科学技术的不断进步,游客对于景区导游系统的功能要求逐渐提高,如何满足景区内游客实时定制游览路线和回避景点拥堵的需求成为当前导游系统的研究重点。本文以路线规划和拥堵预警为主要研究内容,基于安卓设备的便携性,设计实现了景区智能导游服务系统,为景区内游客实时定制游览路线提供了可能,为景区因游客分布不均产生的拥堵问题提供了解决方法。因此,本文的研究具有实际意义。

  本文在对当前旅游景区存在的问题和景区导游系统的不足进行分析的基础上,通过安卓技术、Java Web 技术和 WebService 技术的结合,设计并实现了基于安卓平台的景区智能导游服务系统,该系统主要包括智能路线规划和拥堵预警服务。首先,在智能路线规划服务方面,本文从实际应用和游客自由定制路线的角度出发,将景区游览路线规划重新定义为连通图部分点遍历问题。针对该问题,对基本蚁群算法做出改进,设计实现了智能路线规划算法。该算法通过取消蚁群算法禁忌表限制,改变蚂蚁周游结束规则,实现连通图部分点遍历,同时通过引入临时权值矩阵,避免较小权值路径被反复选择,提高算法效率。其次,在拥堵预警服务方面,本文对景点拥堵原因进行了分析,提出通过对景区内游客提供拥堵预警服务,从而避免因游客分布不均而导致景点拥堵的问题。本文针对景点游客人数变化不确定性强的特点,选择 BP 神经网络作为预测算法,综合考虑网络训练速度和预测精度,设计了多输入、单输出的三层 BP 网络,实现景点游客人数预测。

  本文的研究对提高游客观感体验和景区服务质量具有实际意义,同时,提出的智能路线规划算法能够解决连通图部分点遍历问题,在其他领域同样具有应用价值。

  关键词:安卓导游系统;路线规划;拥堵预警;智能路线规划算法;BP 神经网络

Abstract

  With the rapid development of tourism and the continuous progress of science and technology, visitors’ requirements about the function of scenic tour guide system have gradually increased. So how to meet the needs of real-time customize tour routes for tourists in scenic spots and attractions congestion avoidance have become the research focus of current tour guide system. The main contents of this paper are route planning and congestion early warning. Based on the portability of Android devices, the scenic area intelligent tour guide service system is designed and realized. The system makes it possible for the tourists to customize the tour route in real time and solve the congestion problem caused by uneven distribution of tourists. Therefore, the study of this paper has great practical significance.

  In this paper, based on the analysis of the current problems of scenic spot and the shortage of scenic tour guide system, the scenic area intelligent tour guide service system based on Android platform is designed and realized by the combination of Android technology, Java Web technology and WebService technology. The system mainly includes intelligent route planning and congestion early warning service. First of all, in the aspect of intelligent route planning service, this paper redefines the scenic route planning as the partly point traversal of connected graphs from the perspective of practical application and free customization routes. To solve this problem, the basic ant colony algorithm is improved, and the intelligent route planning algorithm is designed and implemented. By eliminating the taboo table restricts of ant colony algorithm, the improved algorithm changes the end rule of the ant travel and achieves the partly point traversal of connected graphs. At the same time, the efficiency of algorithm is improved by introducing the temporary weight matrix, which can avoid the smaller weight path is selected repeatedly. Secondly, in the aspect of congestion early warning service, this paper analyzes the reasons of the scenic spot congestion, and proposes a method to provide congestion early warning service for tourists in the scenic area. It can avoid congestion caused by uneven distribution of tourists. According to the large uncertainty of the number of tourists, BP neural network is chosen as the forecasting algorithm in this paper. Considering the network training speed and prediction accuracy, the three layer BP network with multiple inputs and single output is designed to forecast the number of tourists.

  The study of this paper has practical significance to improve the tourists' perception experience and scenic area service quality. At the same time, the proposed intelligent route planning algorithm can solve the problem of partly point traversal of connected graphs, and it has the same application value in other fields.

  Key words:Androidtour guide system; Route planning; Congestion early warning;Intelligent route planning algorithm; BP neural network

  近年来,随着移动通信技术的快速进步和硬件性能的不断提升,移动终端的功能变得越来越强大。集通信和计算机功能于一体的安卓手机凭借较快的处理速度、便捷的操作方式和丰富的功能[1-2],逐渐成为一个能够实时为用户提供多样化便捷服务的移动多媒体综合平台,成为众多领域研究、应用的焦点。

  安卓操作系统最初由 Andy Rubin 个人开发,2005 年 8 月 Google 公司将其收购。Google 公司凭借其先进技术和高端人才对安卓系统进行不断改进,在短短十年的时间里安卓操作系统版本屡次升级,从最初的 1.0 版本逐渐更新升级到 6.0 版本,并逐渐被应用到多种设备,如智能手机、平板电脑、智能电视、智能手表、无人机等诸多产品。安卓操作系统是基于 Linux 的开源操作系统,其应用平台具有丰富的硬件选择,并且具有非常强的可扩展性[3-5],安卓系统的开源特性吸引了广大的软件开发者对其进行二次开发和 APP 开发等,促使基于安卓系统的智能设备迅速发展并逐步占领市场。国内的小米、魅族和华为等多家手机厂商均推出了自己定制的系统。同时随着处理器、显示屏、内存、SD 卡、固态硬盘等硬件性能的快速提高,如今的智能手机已经具有更加强大的数据处理能力,完全可以满足图像处理的基本应用。在国内,安卓操作系统自面世以后发展速度极快,已成为国内市场占有量最大的智能操作系统。2016 年 1 月 7 日国内移动数据服务商QuestMobile 发布了《2015 年中国移动互联网研究报告》,报告显示截止到 2015年 12 月,国内在网移动智能设备数量达到 8.99 亿,其中安卓设备占有量达到70%[6]。

  另一方面,随着我国社会经济迅猛发展,人们生活质量不断提高,越来越多的人选择外出旅行度过自己的闲暇时间。游客人数的持续增长,极大地促进了国内旅游行业的发展,旅游业逐渐成为当今我国发展势头最强劲、速度最快的行业之一[7]。特别是近几年来,各大景区游客人数持续增长,甚至在十一黄金周等出游高峰期出现景区爆满现象。根据 2015 年我国旅游经济运行报告数据来看,2014 年国内旅游市场实现平稳增长,外国游客入境旅游人次达到 2636 万,港澳台同胞入境旅游人次达到 1.02 亿;国内旅游人次达到 36.11 亿,增长 10.67%。全年旅游总收入达到 3.38 万亿元,较 2013 年增长 14.7%,其中国际旅游收入 569 美元,增长10.16%。数据表明游客人数的增长,促进了旅游业的发展,带动了社会的经济进步。但与此同时,随着景区游客人数的增多,单一的推荐游览路线导致景区内游客分布不均,景点拥堵频发,景区管理者需要付出更多的人力、财力保障游客观感体验和生命安全[8-9]。如何解决好游客增多引发的景区管理弊端,是管理者急需解决的问题。

  随着旅游业的健康发展和科学技术的不断进步,如何提高游客的观感体验成为当前研究重点。最初人们依靠纸质景区地图游览观光,后来开始出现电子导游产品,提供景点定位语音讲解服务。到了 21 世纪,互联网逐渐普及,途牛网、去哪网等旅游网站推出各种各样的旅行服务,游客能够方便的查询景区信息、宏观安排路线[10-11]。伴随着安卓设备的发展,景区导游 app 开始出现在人们视野,能够随时随地的为游客了解景区、自主出游提供了帮助。2014 年被国家旅游局确定为“智慧旅游年”,政府将加大旅游业技术研究投入,加快推动网上预约、在线支付等旅游服务,表明智慧旅游将在我国进入全面建设时期,得到国家的高度重视[12]。

  本文从景区游览路线规划和拥堵预警两方面出发,设计并实现了景区智能导游服务系统。本文的主要工作:首先,仔细研究了现有景区路线规划问题,发现当前研究侧重于理论、实际应用性不强,不能直接应用到景区导游系统之中,通过对景区游览路线规划问题进行重新定义,设计了智能路线规划算法,解决了连通图部分点遍历问题;然后,针对部分景区因路线规划不合理导致的游客分布不均、部分景点发生拥堵问题提出了拥堵预警服务,通过比较多种预测算法,最终采用 BP 神经网络作为游客人数预测算法,在服务器端进行网络训练,安卓客户端直接使用;最后,通过对安卓、Java Web 开发的学习,对景区智能导游服务系统做出详细设计,编写了客户端与服务器端的主要代码,实现了研究的主要内容。

  文章的具体组织结构如下:

  第 1 章详细介绍了课题的背景、课题研究的目的和意义以及国内外研究现状,通过这些问题的阐述,引出了本课题最终设计和实现的基于安卓平台的景区智能导游服务系统。

  第 2 章介绍了景区智能导游服务系统实现相关研究,主要介绍了安卓平台的整体架构、软件开发主要技术、游览路线规划算法的相关研究、游客人数预测算法的相关研究。

  第 3 章介绍了智能游览路线规划服务的研究。首先从实际应用和游客自主选择的角度重新定义了景区游览路线规划问题,然后通过研究蚁群算法解决 TSP 问题的原理,设计了智能路线规划算法,解决了连通图部分点遍历问题,仿真实验结果表明算法具有实际应用意义。

  第 4 章介绍了拥堵预警服务的研究。首先通过对景点拥堵现象的分析,提出通过拥堵预警方式避免因游客分布不均引起的拥堵现象,然后选用 BP 神经网络作为游客人数预测算法,介绍了网络结构的设计以及网络训练的方法。最后阐述了拥堵预警实现的详细步骤。

  第 5 章介绍了景区智能导游服务系统的设计与实现。首先详细介绍了系统实现所需要的软硬件条件和开发环境的搭建步骤,然后对系统整体架构、客户端功能、服务器端功能和系统数据库进行了详细设计,最后对系统功能实现进行了详细介绍,包括所用技术关键点和实现流程。

  景区智能导游服务系统实现:

欢迎、引导、登陆页面
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系统首页、景区列表页图、景区详情
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景区地图
景区地图

用户信息、条件选择界面、游览路线图
用户信息、条件选择界面、游览路线图

拥堵预警效果图
拥堵预警效果图

目 录

  第 1 章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 论文主要工作与组织结构
  第 2 章 相关技术研究
    2.1 安卓概述
      2.1.1 安卓平台架构
      2.1.2 安卓四大组件
    2.2 游览路线规划
      2.2.1 TSP 问题模型
      2.2.2 路线规划算法
    2.3 游客人数预测
    2.4 本章小结
  第 3 章 智能路线规划服务研究
    3.1 景区游览路线规划问题定义
    3.2 基本蚁群算法研究
    3.3 智能路线规划算法设计
      3.3.1 定义临时权值矩阵
      3.3.2 目标景点的完全遍历
      3.3.3 最短路矩阵的定义
      3.3.4 路径权值的计算
      3.3.5 算法具体流程
    3.4 算法功能仿真检验
    3.5 算法性能改进
    3.6 本章小结
  第 4 章 拥堵预警服务研究
    4.1 拥堵预警服务概述
    4.2 BP 神经网络基本原理
      4.2.1 BP 神经网络概述
      4.2.2 BP 神经网络结构
      4.2.3 BP 神经网络学习过程
    4.3 景点游客人数预测
      4.3.1 网络结构设计
      4.3.2 学习样本及预测方法
    4.4 拥堵预警服务流程
    4.5 本章小结
  第 5 章 系统设计与实现
    5.1 系统开发环境
    5.2 系统设计
      5.2.1 系统总体架构
      5.2.2 安卓客户端设计
      5.2.3 服务器端设计
      5.2.4 数据库设计
    5.3 系统实现
      5.3.1 启动登陆实现
      5.3.2 主界面实现
      5.3.3 智能路线规划服务实现
      5.3.4 拥堵预警服务实现
    5.4 本章小结
  结 论
  参考文献
  攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果
  致 谢

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