生态旅游线路体验效果的数据统计分析

韩 峰

(滁州城市职业学院 管理系，安徽 滁州 239000)

随着生态旅游线路的不断发掘，需要进行生态旅游线路的体现效果分析，结合大数据分析方法，建立生态旅游线路体验效果的数据统计分析模型，采用大数据信息融合方法，进行生态旅游线路体验效果预测，提高生态旅游线路体验效果的数据统计分析能力[1]。相关的生态旅游线路体验效果的数据统计分析方法研究在生态旅游线路的管理和资源调度中具有很好的应用价值[2]。对此，本文提出基于模糊遗传算法的生态旅游线路体验效果统计分析模型。构建生态旅游线路体验效果统计分析的大数据信息采样模型，通过模糊遗传寻优方法进行生态旅游线路体验效果统计分析过程中的融合聚类，建立生态旅游线路体验效果的可靠性特征分布函数，结合统计特征分析和模糊特征聚类分析方法，进行生态旅游线路体验效果的统计分析和预测。最后进行仿真测试分析，得出有效性结论。

1 生态旅游线路体验效果统计分析数据采样和特征提取

1.1 生态旅游线路体验效果统计分析数据采样

(1)

(2)

上式表示为生态旅游线路体验效果评价的约束指标参量集，为一个标准的正态分布函数，w为生态旅游线路体验效果统计分析的统计特征采用均匀信息融合的方法，进行生态旅游线路体验效果统计分析的量化分析，建立Lagrange函数：

(3)

式中，αi为拉格朗日乘子。生态旅游线路体验效果统计的模糊KTT特征解为：

(4)

其中

(5)

式中，I表示单位矩阵，得到生态旅游线路体验效果统计特征量为Qij=(φ(xi)φ(xj))。生态旅游线路体验效果统计分析的分类决策函数为：

(6)

式中，σ为径向基核函数，采用空间聚类分析方法，进行生态旅游线路体验效果统计和特征融合，提高生态旅游线路体验效果数据统计分析能力[5]。

1.2 统计数据特征提取

采用可靠性的特征分布方法进行生态旅游线路体验效果统计分析的自适应融合[6]，对于样本集(xi,yi)，xi表示输入，yi表示生态旅游线路体验效果统计数据的相应输出，生态旅游线路体验效果统计分析的最优分布函数为：

f(x)=ωTφ(x)+b

(7)

式中，ω为权值向量，b为偏置量。根据生态旅游线路体验效果统计分析信息的挖掘结果，对生态旅游线路体验效果统计分析数据进行自适应挖掘和融合聚类处理[7]，提取生态旅游线路体验效果特征分布集的关联特征信息，表示一个约束优化问题：

(8)

式中，C为惩罚参数；ei为预测误差。构建生态旅游线路体验效果统计分析统计信息分析模型，根据生态旅游线路体验效果，得到优化的迭代算法如下式所示：

(9)

(10)

对生态旅游线路体验效果统计分析数据进行自适应融合[8]，得到寻优速度迭代方程如下：

(11)

其中，c3·rand()和c4·rand()称为模糊度算子，其表达式为：

(12)

(13)

其中，c3和c4称为分布式调度集，c3表示模糊寻优参数，c4表示全局寻优系数；ep表示当前值与当前个体最优值的偏差，eg表示当前值与当前全局最优值的偏差，根据上述分析，进行统计数据特征提取。

2 生态旅游线路体验效果统计分析优化

2.1 模糊遗传寻优方法

建立生态旅游线路体验效果的可靠性特征分布函数，结合统计特征分析和模糊特征聚类分析方法，进行生态旅游线路体验效果的统计分析和预测[9]，得到预测函数为：

subject toyi-(w′Φ(xi)+b)≤ε-ξi

ξi,ξi*≥0,i=1,2,…,n;C>0

(14)

(15)

提取生态旅游线路体验效果特征分布集的关联特征信息，根据关联分布对比方法进行生态旅游线路体验效果的自适应统计分析，生态旅游线路体验效果统计分析的线性拟合式为：

(16)

其中，Xmax，Xmin分别为最大统计分析阈值和最小阈值。据相似度对比方法进行生态旅游线路体验效果的自适应统计分析，在模糊寻优过程中，找到pbest和gbest后，生态旅游线路体验效果评价集为：

(17)

(18)

式中ω为生态旅游线路体验的惯性权重，c1和c2被称为学习因子，rand()为介于(0,1)之间的随机数，采用模糊遗传寻优方法，进行生态旅游线路体验效果统计分析。

2.2 数据统计分析输出

建立生态旅游线路体验效果的可靠性特征分布函数，结合统计特征分析和模糊特征聚类分析方法，进行生态旅游线路体验效果的统计分析，生态旅游线路体验效果统计分析的模糊性调度函数为：

(19)

(20)

Xj(t+1)=pj(t+1)±β×|mbest(t+1)-

(21)

式中，Xj(t)为第t次迭代后生态旅游线路体验效果统计分析的模糊规则集，构建模糊子空间调度模型进行信息融合，给出生态旅游线路体验效果统计分析的模糊聚敛控制函数为：

(22)

上式中，生态旅游线路体验效果统计分析的关联规则分布函数为Mh，采用联合关联规则挖掘方法，得到生态旅游线路体验效果统计分析的关联维分布有限数据集：

(23)

其中，生态旅游线路体验效果统计分析统计大数据集合中含有n个样本，通过模糊遗传寻优方法进行生态旅游线路体验效果统计分析过程中的融合聚类，提高数据统计分析能力[10]。

3 实验测试分析

为了测试本文方法在实现生态旅游线路体验效果统计分析中的应用性能，采用Matlab进行仿真测试分析，进行数据统计信息采样的长度为2000，数据规模为120，测试时间长度为1.2ms，统计数据如图1所示。

根据图1的统计数据，进行生态旅游线路体验效果的数据统计分析，得到测量输出及误差如图2所示。

分析图2得知，本文方法能有效实现对生态旅游线路体验效果的统计分析，测试吞吐量，得到对比结果如图3所示。

分析图3得知，本文方法进行生态旅游线路体验效果统计分析，提高了生态旅游线路的吞吐性能，测试结果准确可靠。

4 结语

本文提出基于模糊遗传算法的生态旅游线路体验效果统计分析模型。构建生态旅游线路体验效果统计分析的大数据信息采样模型，根据生态旅游线路体验效果统计分析信息的挖掘结果，对生态旅游线路体验效果统计分析数据进行自适应挖掘和融合聚类处理，提取生态旅游线路体验效果特征分布集的关联特征信息，通过模糊遗传寻优方法进行生态旅游线路体验效果统计分析过程中的融合聚类，建立生态旅游线路体验效果的可靠性特征分布函数，结合统计特征分析和模糊特征聚类分析方法，进行生态旅游线路体验效果的统计分析和预测。仿真结果表明，采用该方法进行生态旅游线路体验效果统计分析的自适应性较好，统计分析预测的精度较高，收敛性较好，提高了旅游线路的吞吐性能。