随着国家政策对智慧城市建设的大力推进,智慧旅游迎来了前所未有的发展机遇。目前,深度学习技术和智能大数据系统已经广泛运用于气象、交通、能源等领域,国内越来越多城市开始注重景区信息化建设,为旅游行业提供了海量且具有高时效性的数据。但与此同时,旅游人数的日益增长也为旅游行业的发展带来了一系列挑战,旅游景区的客流量与资源分配逐渐出现了时间和空间上的失衡,给景区管理与游客的旅行体验造成负面影响。因此,本文为上海市与浙江省下的所有景区提供客流分析及长期且精细的景区客流预测服务,并将结果直观地展示出来,使得游客能够根据长期且精细的预测结果提前对旅游行程进行规划,达到错峰出行等效果。本文基于大数据处理、深度学习、可视化等技术,研究并开发了景区客流分析与预测系统。主要研究内容及工作如下:1、针对现有景区客流数据集时效性差且信息单一等问题,按照系统的实际使用情况,对上海市、浙江省景区数据进行持续采集,建立景区客流数据集。同时构建了景区大数据流式处理云计算平台,使用Structured Streaming实时流式计算引擎完成对省份所有景区的大数据实时分析,得到景区多维度分析指标。2、针对长时间序列预测在景区客流预测上应用缺失的问题,提出了一种基于自注意力机制的长时间序列客流预测方法。该方法基于Transformer架构构建了长时间序列客流预测模型GRN-Informer（Gated-Residual-Network Informer）,对省份各景区未来客流进行长序列、低时间粒度的预测。在真实数据集进行实验并对比分析,实验结果表明所构建的客流预测模型效果整体优于其他预测模型,且客流预测结果的误差是随预测长度平缓而缓慢增加的。3、设计并实现了基于深度学习的景区客流分析与预测系统,并对分析及预测结果进行交互式实时数据可视化。系统主要包括:用户登录与授权、数据采集、大数据实时流处理、景区客流预测、数据可视化等功能。根据系统需求设计来实现各项功能,并对系统从功能和性能两方面进行测试,验证系统的实现达到预期。