基于物元分析和BP神经网络的赣南旅游环境承载力研究

发布时间：2017-10-03 23:23

  本文关键词：基于物元分析和BP神经网络的赣南旅游环境承载力研究

  更多相关文章： 赣南 旅游环境承载力 物元分析 BP神经网络预测 GIS

【摘要】：进入20世纪以后,工业革命的完成,人们的经济收入不断提高,闲暇时间也不断增多,这使得人们向往那些休闲,舒适的地方便成为可能,同时也使得旅游发展成为可能。有了旅游所需的物质基础和时间,游客还需选择自己喜欢的旅游目的地,旅游目的地的发展需要国家大力支持才能更好地吸引更多游客。2013年,国家旅游局出台了《关于支持赣南等原中央苏区旅游产业发展的实施意见》,抓住目前国家对赣南旅游大力支持的机会,对赣南A级景区(点)的旅游环境承载力进行研究,解决赣南在旅游开发过程中的旅游规划、管理以及资源环境保护问题,提高旅游收入,实现旅游可持续发展以及人与自然的和谐相处。本文首先介绍了旅游环境承载力的相关理论、物元分析理论和BP神经网络理论;其次,分别构建了基于物元分析的旅游环境承载力计算模型、基于BP神经网络的旅游环境承载力预测模型;再次,将两种模型同时应用于赣南的旅游环境承载力研究中;最后,利用.NET平台、C#与Arcobject开发了一个基于Arc GIS的适用于赣南旅游环境承载力分析的信息系统,该系统集模型求解、专题地图与空间分析等功能为一体,实现了对赣南旅游环境承载力的动态管理与分析。通过物元分析法计算可知,以自然景观和人文景观为主的景区:通天岩和葫芦农庄在全年和旺季时的旅游环境承载力才处于适载(Ⅱ级标准)状态,而淡季两者处于弱载(Ⅰ级标准)状态,叶坪红色旅游景区、三百山景区和阳岭国家森林公园只有在旺季的时候,其旅游环境承载力才处于适载(Ⅱ级标准)状态,其余的时间都处于弱载(Ⅰ级标准)状态,客家风情园和九曲度假村不管在什么时候其旅游环境承载力都处于弱载(Ⅰ级标准)状态;以人文景观为主的景区:该类型的景区总体旅游环境承载力在各个时间段都处于弱载(Ⅰ级标准)状态。通过BP神经网络预测可知,2015年旅游环境承载力状态都处于2014年的水平上,但预测值比2014年的计算值偏小,表明研究区域在2015年的旅游发展形式将会比2014年好,2016年通天岩、宝葫芦农庄、客家文化城、叶坪红色旅游景区、长征出发地纪念园、关西围屋和客家酒堡的旅游环境承载力状态和上年一样,但其预测值也明显下降,表明这些景区的旅游发展有好的转变趋势;客家风情园、中央历史博物馆、三百山景区、九曲度假村和阳岭国家森林公园这些景区的预测值相比2015年的值较小,同时也说明这些景区的旅游发展有好的转变趋势。
【关键词】：赣南 旅游环境承载力 物元分析 BP神经网络预测 GIS
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F592.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 旅游环境承载力国内外研究状况10-12
• 1.2.1 国外研究状况10-11
• 1.2.2 国内研究状况11-12
• 1.3 主要研究内容与论文结构12-14
• 1.3.1 研究内容12-13
• 1.3.2 论文结构13-14
• 第二章 旅游环境承载力相关理论14-22
• 2.1 旅游环境承载力概念14-15
• 2.2 旅游环境承载力的特点15-16
• 2.3 旅游环境承载力的研究方法16-17
• 2.4 指标体系的构建17-22
• 2.4.1 构建指标的思想18
• 2.4.2 指标选取的原则18-19
• 2.4.3 指标的筛选方法19
• 2.4.4 构建指标19-22
• 第三章 物元分析与BP神经网络理论22-32
• 3.1 物元分析22-27
• 3.1.1 物元分析简介22-26
• 3.1.2 物元分析的特点26-27
• 3.1.3 物元分析的优点27
• 3.2 BP神经网络27-30
• 3.2.1 BP神经网络简介27-29
• 3.2.2 BP神经网络的特点29-30
• 3.2.3 BP神经网络的优点30
• 3.3 物元分析和BP网络的联系30-32
• 第四章 物元分析与BP神经网络在赣南旅游环境承载力中的应用32-65
• 4.1 研究区域概况32-36
• 4.1.1 区域范围32-33
• 4.1.2 区域自然环境33-34
• 4.1.3 区域社会经济环境34-36
• 4.1.4 区域旅游发展状况36
• 4.2 基于物元分析的承载力计算36-48
• 4.2.1 承载力计算流程36-37
• 4.2.2 资料来源37-40
• 4.2.3 承载力计算与分析40-48
• 4.3 基于BP神经网络的承载力预测48-54
• 4.3.1 模型的建立48-49
• 4.3.2 模型的计算49-54
• 4.4 旅游环境承载力调控措施54-55
• 4.5 基于GIS的旅游环境承载力信息系统实现55-65
• 第五章 总结与展望65-66
• 5.1 总结65
• 5.2 展望65-66
• 参考文献66-68
• 致谢68-69
• 攻读学位期间的研究成果69-70

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本文编号：967325