本文選題：旅游可持續(xù)發(fā)展　切入點(diǎn)：預(yù)警系統(tǒng)　出處：《中國(guó)人口.資源與環(huán)境》2014年S3期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文運(yùn)用極值學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme learning machine,ELM)構(gòu)建了秦皇島市旅游可持續(xù)發(fā)展預(yù)警模型。首先將所選定指標(biāo)體系的歷年統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行預(yù)處理;然后運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論確定各指標(biāo)的權(quán)重值,進(jìn)而算出歷年的可持續(xù)發(fā)展度。最后,以歷年可持續(xù)發(fā)展度作為樣本來(lái)訓(xùn)練ELM,從而得到預(yù)警模型。根據(jù)2005-2011年的數(shù)據(jù),運(yùn)用得到的預(yù)警模型對(duì)2012年的可持續(xù)發(fā)展度進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果表明了方法的有效性。
[Abstract]:This paper uses extreme learning machine (ELM) to construct the early warning model of tourism sustainable development in Qinhuangdao City. Firstly, the statistical value of the selected index system is pre-processed, and then the weight of each index is determined by using the grey relational theory. Finally, the sustainable development degree of 2012 is predicted by using the sustainable development degree of previous years as a sample to train ELM and get an early warning model. Based on the data from 2005 to 2011, the degree of sustainable development in 2012 is predicted by using the obtained early warning model. The results show that the method is effective.
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：F592.7;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1625700