利用人工神经网络算法在信息通信技术下提升旅游经济效率

快速阅读: 《Nature.com》消息，基于人工神经网络的智能旅游模型通过个性化推荐和资源优化提升了游客体验和运营效率，但面临数据质量、解释性等挑战。采用SHAP和LIME方法增强模型可解释性，助力管理者精准决策。实验显示，该模型在定价、资源规划及行程调整等方面具有重要应用价值，推动旅游业数字化转型和可持续发展。

基于人工神经网络（ANN）的智能旅游模型展现了多项优势，包括高度个性化的服务推荐、优化资源分配以提升运营效率，并显著改善整体游客体验。这些优点与先前研究一致，正如扎伊兹等人所述，个性化推荐系统和资源优化方案对于提高用户满意度和经济效益至关重要。然而，该模型也存在一些局限性，比如对高质量数据的高度依赖、解释性不足以及实时响应能力有限。这些问题在孟等（2023）和马沙耶基等（2024）的研究中得到了解决，他们强调了数据质量和模型解释性在提升模型性能方面的重要性。

为了增强ANN模型的可解释性，本研究采用了SHAP（Shapley加性解释）方法来解读ANN的决策过程。SHAP量化了每个特征对模型预测的贡献，帮助旅游管理者理解哪些因素在预测游客行为时起到了关键作用。在实际应用中，SHAP值揭示了不同输入特征（如游客的基本信息、消费记录和偏好变化）对预测结果的具体影响。这使得管理者能够清楚地识别出哪些特征在预测游客行为中最重要。具体来说，SHAP直观展示了每个特征的贡献。例如，旅游管理者可以通过SHAP图表观察年龄、性别及消费历史等因素如何影响游客在特定景点的停留时长和消费水平。如果某些特征对预测结果有显著影响，管理者可根据此调整资源配置策略或优化个性化服务推荐。

此外，本研究还探索了LIME（局部可解释模型无关解释）方法以进一步增强模型的可解释性。LIME通过构建局部线性模型解释单个预测的决策过程，帮助旅游管理者理解模型在特定情况下的预测。例如，LIME为某个游客的行为预测提供了直观的解释，帮助管理者理解该预测背后的特定特征和原因，从而做出更准确的决策。通过这些可解释性技术，ANN模型不仅提供了高度准确的预测，还使旅游管理者能够了解这些预测是如何得出的，为决策提供了更加透明的基础。特别是在资源分配、个性化推荐和营销策略优化等方面，模型的可解释性使管理者能够根据数据分析做出更明智的决策，最终提升游客体验和经济效益。

实验结果对智能旅游实践具有重要意义。提高个性化服务推荐的准确性和满意度使旅游景点能够提供更符合游客需求的服务，从而提升整体游客体验。该模型帮助景点管理者更有效地分配资源，降低运营成本并提高服务质量。这些成果不仅支持景点的可持续发展，也为游客创造了更舒适便捷的旅行环境。本研究为智能旅游领域引入了创新理念和技术手段，推动其持续进步。通过将人工智能与旅游管理实践相结合，可以持续优化游客体验并推动旅游业的数字化转型。

此外，在智能旅游管理中，ANN预测结果可为旅游管理者提供有效的决策依据。特别是在定价、资源规划和动态行程调整等方面，它们具有重要的实用价值。首先，在定价策略方面，ANN模型可以根据游客的行为模式、历史消费数据和实时环境信息（如天气和节假日）预测游客需求的变化。这有助于旅游管理者制定更灵活和精确的定价策略。例如，在旅游旺季或特殊节假日期间，模型可以预测需求激增，建议旅游景点提高票价或实施动态定价机制以最大化收入。相反，在淡季期间，模型可以建议降低票价或开展促销活动以吸引更多游客。

其次，ANN模型在资源规划方面有着广泛的应用。通过预测游客行为数据，旅游管理者可以优化景点的人力资源配置、设施维护和服务配置。例如，根据模型的预测，管理者可以提前规划主要景点的接待能力，高效分配导游和服务人员，避免游客过多或资源浪费的情况。此外，模型还可以预测游客流量的变化，帮助管理者提前调整运营策略，确保旅游资源的最佳利用。

最后，基于ANN预测的动态行程调整是重要应用场景之一。随着游客行为的实时变化，旅游管理者可以根据模型的预测灵活调整行程。例如，通过监测游客在景点的停留时间或偏好的变化，系统可以实时推荐行程调整。这可以帮助避免某些热门景点的长时间等待，并提高整体游客满意度。此外，ANN模型可以根据游客的兴趣和消费习惯提供个性化的旅游推荐，建议不同的景点或活动，从而提升游客体验并增加景点的收入来源。

总体而言，ANN模型为旅游管理者提供了一个基于大数据的准确预测工具，在定价、资源规划和动态调整等方面实现更智能化的决策。这有助于实现更高效的资源利用和更优质的游客体验。总之，本研究通过结合先进的AI技术和旅游管理实践，为智能旅游的发展提供了新的思路和方法，推动了行业的数字化转型和可持续发展。

(以上内容均由Ai生成)