1.一种基于GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过收集社交网络平台的游客用户活动数据，生成游客活动的热力图H，并与GIS数据进行融合，获取热点区域Rhot；

S2、根据获取的热点区域Rhot结合游客的行为进行聚类分析，计算热点区域Rhot中每个区域r的开发潜力因子P（r）；

S3、通过对开发潜力因子P（r）与每个区域r的游客的输送能力信息和游客流量信息进行分析，获取优化后的规划总成本Copt（r），并使用遗传算法对每个区域r的规划总成本Copt（r）进行处理，获取每个区域r的最优布局方案Lopt（r）；

S4、通过获取历史优化活动数据和现有的规划设施分布信息，再使用时间序列模型预测未来固定周期内区域r的预测游客流量Tp（r）；

S5、基于获取的预测游客流量Tp（r）和最优布局方案Lopt（r）进行综合分析，获取每个区域r的开发潜力与设施规划的匹配程度，标记为综合评估系数Sopt（r）；

S6、根据获取的综合评估系数Sopt（r）进行跟踪区域r的实际游客流量效果评估，获取执行效果评估向量E，并与预设的效果执行迭代优化阈值Ethe进行匹配，获取区域规划迭代优化评估结果；

所述S6包括S61和S62；

S61、根据获取的综合评估系数Sopt（r）进行跟踪区域r的实际游客流量和设施使用情况效果评估，获取执行效果评估向量E；

所述执行效果评估向量E通过 计算公式获

取，式中，e1和e2表示权重系数，具体e1表示预测游客流量Tp（r）和游客流量Fflow（r）计算结果对执行效果评估向量E影响的权重系数，e2表示综合评估系数Sopt（r）对执行效果评估向量E影响的权重系数；

S62、根据获取的执行效果评估向量E与预设的效果执行迭代优化阈值Ethe进行匹配，获取区域规划迭代优化评估结果；

所述区域规划迭代优化评估结果通过以下匹配方式获取：

当执行效果评估向量E≤效果执行迭代优化阈值Ethe时，获取区域规划迭代优化评估结果为不优化结果；

当执行效果评估向量E＞效果执行迭代优化阈值Ethe时，获取区域规划迭代优化评估结果为优化结果，需要对区域r内的空间规划进行调整，包括调整游客输送设施的频率和设施的布局路线。

2.根据权利要求1所述的一种基于GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：所述S1包括S11和S12；

S11、通过收集社交网络平台的游客用户活动数据，游客用户活动数据包括地理标签、游客停留信息、游客活动频率信息、活动类型、游客流动路径和游客用户发布的内容，并对收集的游客用户活动数据进行清洗预处理，所述预处理包括剔除重复、无效和缺失数据，再进行标准化处理，包括统一时间格式，地理坐标格式和剔除游客用户隐私信息，获取清洗预处理和标准化预处理后的活动数据Dc；

S12、通过对活动数据Dc使用空间密度估计方法生成热力图H，并通过与GIS数据进行融合，通过空间重叠将热力图H中的热点区域的位置信息与GIS数据中的地理信息结合，获取热点区域Rhot。

3.根据权利要求2所述的一种基于GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：所述热力图H通过以下计算公式获取：；

式中，H（x，y）表示位置（x，y）上的游客活动密度，具体表示热力图H中的位置（x，y）处的游客活动热度，M表示活动游客用户的总数，j表示第j个游客用户，x（j）和y（j）表示游客用户j的位置坐标，K表示核函数，h表示平滑参数；

所述热点区域Rhot通过以下计算公式获取：

；

式中，Rr表示热力图H中第r个区域，具体表示一个网格区，以热力图H中位置（x，y）为中心辐射固定范围获取，Hr表示热力图中第r个区域的活动密度值，Intersect（Rr，GIS）表示热力图H中第r个区域Rr与实际的地理区域重叠限制。

4.根据权利要求3所述的一种基于GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：所述S2包括S21；

S21、根据获取的热点区域Rhot结合游客的行为进行聚类分析，包括从活动数据Dc中进行提取游客停留信息和游客活动频率信息，标记为停留时长L和活动频率F，再利用K‑means聚类算法将游客的行为分为k个聚类，并对当前游客的行为进行分析，获取游客用户j的行为在聚类k中的聚类簇C（k）；

所述聚类簇C（k）通过以下计算公式获取：

；

式中，T（j）表示在时间T的游客用户j，Dc（j）表示活动数据Dc中第j个游客用户的游客用户活动数据，U（v）表示第v个聚类簇的中心点，具体表示聚类k中第v个聚类簇中所有游客行为特征的平均值，||Dc（j）‑U（v）||表示第j个游客用户的游客用户活动数据与第v个聚类簇的中心点的距离，具体通过欧几里得距离计算获取，B表示聚类分析阈值，具体用于判断游客的行为与第v个聚类簇的松紧程度。

5.根据权利要求4所述的一种基于GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：所述S2包括S22；

S22、根据获取的游客用户j的行为在聚类k中的聚类簇C（k），进行计算热点区域Rhot中每个区域的开发潜力因子P（r）；

所述开发潜力因子P（r）通过以下计算公式获取：

；

式中，L（r，j）表示用户j在区域r的停留时长，H（r，j）表示用户j在区域r的活动频率。

6.根据权利要求5所述的一种基于GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：所述S3包括S31和S32；

S31、通过GIS和社交网络数据统计区域r的历史游客数据和通行人数，获取区域r的游客流量Fflow（r）和区域r的游客输送能力Dcapacity（r），通过拟合开发潜力因子P（r）、游客流量Fflow（r）和游客输送能力Dcapacity（r）来获取规划总成本Copt（r）；

所述规划总成本Copt（r）通过以下计算公式获取：

；

式中，c1、c2和c3分别表示拟合开发潜力因子P（r）、游客流量Fflow（r）和游客输送能力Dcapacity（r）的拟合系数，且c1+c2+c3=1，具体数值由使用者设定；

S32、根据获取的规划总成本Copt（r），使用遗传算法对每个区域r的规划总成本Copt（r）进行处理，获取每个区域r的最优布局方案Lopt（r）；

所述最优布局方案Lopt（r）通过以下计算公式获取：

；

式中，argmin表示最小化操作函数。

7.根据权利要求6所述的一种基于GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：所述S4包括S41；

S41、通过获取历史优化活动数据和现有的规划设施分布信息，再使用时间序列模型预测未来固定周期内区域r的游客流量Fflow（r），标记为预测游客流量Tp（r）；

所述预测游客流量Tp（r）通过以下计算公式获取：

；

式中，Q表示历史数据的窗口长度，具体表示历史优化活动数据的时间维度，Fflow（r，q）表示区域r在时间q时刻的游客流量Fflow（r），t（q）表示权重因子，具体表示历史数据对预测游客流量Tp（r）的影响程度。

8.根据权利要求1所述的一种基于GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：所述S5包括S51；

S51、基于获取的预测游客流量Tp（r）和最优布局方案Lopt（r）进行综合分析，获取每个区域r的开发潜力与设施规划的匹配程度，标记为综合评估系数Sopt（r），反映区域r的设施布局与游客流量的匹配布局情况；

所述综合评估系数Sopt（r）通过 计算公式获取。

9.一种基于GIS的国土空间规划优化系统，应用于权利要求1 8任一项所述的一种基于~GIS的国土空间规划优化方法，其特征在于：包括数据采集模块、数据分析模块、方案优化模块、预测模块、综合分析模块和决策模块；

所述数据采集模块通过收集社交网络平台的游客用户活动数据，生成游客活动的热力图H，并与GIS数据进行融合，获取热点区域Rhot；

所述数据分析模块根据获取的热点区域Rhot结合游客的行为进行聚类分析，计算热点区域Rhot中每个区域r的开发潜力因子P（r）；

所述方案优化模块通过对开发潜力因子P（r）与每个区域r的游客的输送能力信息和游客流量信息进行分析，获取优化后的规划总成本Copt（r），并使用遗传算法对每个区域r的规划总成本Copt（r）进行处理，获取每个区域r的最优布局方案Lopt（r）；

所述预测模块通过获取历史优化活动数据和现有的规划设施分布信息，再使用时间序列模型预测未来固定周期内区域r的预测游客流量Tp（r）；

所述综合分析模块基于获取的预测游客流量Tp（r）和最优布局方案Lopt（r）进行综合分析，获取每个区域r的开发潜力与设施规划的匹配程度，标记为综合评估系数Sopt（r）；

所述决策模块根据获取的综合评估系数Sopt（r）进行跟踪区域r的实际游客流量效果评估，获取执行效果评估向量E，并与预设的效果执行迭代优化阈值Ethe进行匹配，获取区域规划迭代优化评估结果。