基于多模态数据融合分析的旅游目的地客流疏导方法

本发明涉及大数据处理技术领域，特别是基于多模态数据融合分析的旅游目的地客流疏导方法；适用于节假日、旅游旺季旅游目的地客流疏导；通过集成多种类型的数据，并结合关联分析、指标映射、预测预警等手段，实现对旅游目的地客流的精准分析和有效疏导。通过BiLSTM‑Attention多模态深度学习预测方法能有效改善模型预测精度，得益于BiLSTM单元能同时识别输入的时序数据不同方向上的特征信息，Attention机制能够根据输入序列在不同时间点的重要程度分配对应的权重；气象数据、网络关键字显著提升模型的预测能力。