Engineering and Management Science

随着智慧文旅的快速发展和旅游消费需求的持续升级，景区游客流量的精准预测与科学分流已成为提升旅游目的地服务质量和管理水平的核心任务。以往景区多依赖经验管理和静态限流，无法及时响应节假日高峰、极端天气和突发公共卫生事件，导致游客体验不佳、景区安全风险提升。智慧文旅大数据平台将多源数据感知、深度学习、智能决策和信息化服务有机融合，创新性地实现游客流量的实时预测和动态分流。本文系统梳理智慧文旅平台架构设计、数据采集融合、流量预测建模、智能分流决策等关键环节，提出基于多元特征融合与机器学习的流量预测方法，结合实际景区数据进行了实验分析和应用评估。结果显示，平台能够有效提升游客流量预测准确率和分流响应速度，缓解景区拥堵，优化游客分布，提升安全保障和服务体验。文章最后展望了平台在区域协同、生态联动和智能决策等方面的演进趋势，提出未来发展建议，为智慧文旅行业的创新发展提供理论支持与工程范例。