Путь оптимизации развития отрасли «умного» зимнего туризма на снеге в модели гибридной нейронной сети

Почему зимним путешествиям нужно более умное планирование

С ростом популярности лыж и сноуборда, особенно в таких странах, как Китай, курорты сталкиваются с простым, но важным вопросом: сколько людей действительно приедет и сколько номеров, инструкторов и подъёмников нужно будет подготовить на каждый день? Ошибочные оценки ведут к длинным очередям, пустым гостиничным местам, тратам рабочего времени или рискам безопасности на переполненных склонах. В этом исследовании предлагается новый подход, основанный на данных, для прогнозирования числа посетителей и спроса на номера на горнолыжных курортах, с целью сделать зимние поездки для туристов более комфортными и повысить эффективность работы операторов.

Рост «умного» зимнего туризма

Зимний туризм на льду и снегу стал опорой расходов на зимний досуг, стимулируя не только продажи билетов на курортах, но и торговлю, общественное питание и транспорт в близлежащих населённых пунктах. Традиционные подходы к планированию опираются на простую статистику или опыт и затрудняются при учёте множества одновременно действующих факторов. Число посетителей зависит от школьных каникул, выходных, специальных мероприятий, акций на билеты и постоянно меняющейся погоды. Старые модели обычно анализируют только прошлые данные о посещаемости или несколько отдельных факторов. Они часто упускают общую картину и не могут быстро реагировать для точных ежедневных решений по персоналу или ценовой политике.

Новая модель, учитывающая и время, и контекст

Авторы предлагают гибридную нейронную сеть — компьютерную модель, вдохновлённую работой мозга, созданную для одновременной обработки двух типов информации. Одна ветвь модели фокусируется на последовательностях, например на том, как меняется число туристов изо дня в день, улавливая паттерны типа недельных циклов или сезонных трендов. Другая ветвь рассматривает статические или медленно меняющиеся подсказки, такие как праздничные дни, погодные условия или скользящие средние посещаемости и загрузки номеров за последнюю неделю или месяц. Слияние этих двух ветвей позволяет модели связать вчерашние закономерности с более широким сегодняшним контекстом и получить более реалистичное представление о том, что может произойти завтра.

Позволяя «разумному рою» настроить модель

Работа таких моделей во многом зависит от множества внутренних параметров: скорости обучения, числа единиц в слоях, длины временного окна и т. п. При неправильном выборе этих настроек модель может застрять в так называемом локальном оптимуме и не достичь максимальной точности. Вместо ручного перебора авторы применяют улучшенную версию метода роевой оптимизации, в которой множество виртуальных частиц совместно исследуют пространство настроек. Хаотический приём помогает рою сначала шире исследовать пространство, а затем аккуратно сосредоточиться на оптимальном регионе. Этот процесс автоматически находит комбинации параметров, делающие гибридную сеть одновременно точной и устойчивой.

Результаты тестов на реальных курортах

Команда обучила и протестировала модель на большой публичной базе данных курортов и на подробных ежедневных записях нескольких реальных горнолыжных курортов в Китае, включая флагманский курорт в холодном, снежном регионе. Входными данными были числа посетителей, заполняемость номеров, даты, праздничные метки и погодные показатели: температура, снегопад, ветер и вероятность осадков. На невидимых ранее данных гибридная модель предсказывала число посетителей и загрузку номеров точнее по сравнению с рядом известных методов, включая традиционные модели временных рядов и современные архитектуры глубокого обучения, такие как чистые LSTM-сети и модели на базе Transformer. Погрешности были меньше, соответствие реальным трендам — лучше, а повторные прогоны показали, что результаты устойчивы во времени и применимы для разных курортов, а не случайны.

Чем это полезно для зимних путешественников и курортов

Для неспециалистов основной вывод прост: объединение богатых данных о погоде, календарных паттернах и недавней истории с автоматически настроенной гибридной сетью облегчает прогнозирование загруженности курорта. Менеджеры могут использовать такие прогнозы для планирования работы персонала, открытия или закрытия склонов, корректировки цен на номера, планирования акций и подготовки к наплыву в праздники или к тихим будням. Метод всё ещё может испытывать трудности при редких шоках, например внезапных бурях или пандемиях, но он предлагает практичный шаблон для превращения модного термина «умный туризм» в рабочий инструмент. Проще говоря, лучшие прогнозы обеспечивают более надёжные, безопасные и приятные зимние поездки и помогают отрасли зимнего туризма расти более эффективно и устойчиво.

Цитирование: Sun, Y., Nuobu, N., Pan, X. et al. The optimization path of smart ice and snow sports tourism industry development under hybrid neural network model. Sci Rep 16, 15643 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-47099-0

Ключевые слова: умный туризм, горнолыжный курорт, прогноз потоков туристов, нейронная сеть, зимние виды спорта