本文選題：紅色旅游資源　切入點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《湘潭大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：湖南省紅色旅游資源具有較強(qiáng)的獨(dú)特性,具備及其豐富的遺留革命文化資源,是紅色旅游資源的重要源泉之一。紅色旅游資源評(píng)價(jià)是基于紅色資源的角度,對(duì)其傳播價(jià)值、文化價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值、教育價(jià)值等進(jìn)行全方位、多角度的綜合評(píng)價(jià),構(gòu)建科學(xué)合理的評(píng)價(jià)模型,能夠?yàn)榧t色旅游資源的開發(fā)利用提供依據(jù)。紅色旅游資源評(píng)價(jià)受到多種因素的影響,評(píng)價(jià)過程是一個(gè)多變量、復(fù)雜度高的非線性程序。目前,運(yùn)用較多的評(píng)價(jià)方法是層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法,能夠得出較為客觀真實(shí)的評(píng)價(jià)結(jié)果,但仍可以進(jìn)一步優(yōu)化。運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)紅色旅游資源,尤其是未發(fā)掘的紅色旅游資源(如長(zhǎng)征線路、茶馬古道、湖南農(nóng)民運(yùn)動(dòng)考察等)進(jìn)行自學(xué)習(xí)的智能化評(píng)價(jià),有效避免主觀隨機(jī)因素,客觀地對(duì)紅色旅游資源進(jìn)行評(píng)價(jià)。在梳理相關(guān)文獻(xiàn)、掌握BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論的前提下,從類型、分布、總體特征三個(gè)角度介紹模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源(湖南省紅色旅游資源)的概況,構(gòu)建出湖南省紅色旅游資源評(píng)價(jià)模型的指標(biāo)體系,用于收集專家對(duì)所選景區(qū)的打分?jǐn)?shù)據(jù),并以此作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)。指標(biāo)體系分為觀賞、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、藝術(shù)文化、政治教育以及社會(huì)情感價(jià)值六個(gè)維度,十七個(gè)具體指標(biāo)。將所搜集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,構(gòu)建出層數(shù)依次為17(輸入層)、14(隱含層)、1(輸出層)的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入歸一化處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,直到誤差小于0.001為止,說明訓(xùn)練結(jié)束,得到最終的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后,運(yùn)用韶山景區(qū)、楊開慧故居、胡耀邦故里景區(qū)的數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢驗(yàn),得出評(píng)分分別為0.69914、0.60021、0.57988,最終評(píng)價(jià)等級(jí)為“良好”或接近良好,證明其整體紅色資源狀況較好,與實(shí)際質(zhì)量評(píng)定等級(jí)基本相符,同時(shí)也說明本文所構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型能夠用于紅色旅游資源的發(fā)掘、評(píng)價(jià)與保護(hù)。
[Abstract]:The red tourism resources in Hunan Province are unique and rich in revolutionary cultural resources, which is one of the important sources of red tourism resources. The evaluation of red tourism resources is based on the angle of red resources and its spreading value. Comprehensive evaluation of cultural value, economic value, educational value, etc., and the construction of a scientific and reasonable evaluation model. It can provide the basis for the exploitation and utilization of red tourism resources. The evaluation of red tourism resources is influenced by many factors. The evaluation process is a multivariable and highly complex nonlinear program. More evaluation methods are analytic hierarchy process and fuzzy comprehensive evaluation, which can get more objective and real evaluation results, but can be further optimized. The use of BP neural network can realize the red tourism resources, In particular, the unexplored red tourist resources (such as long March routes, Tea Horse Ancient Road, Hunan Peasant Movement investigation and so on) carry out intelligent self-study evaluation, effectively avoiding subjective random factors, Objectively evaluate the red tourism resources. Under the premise of combing the relevant literature and mastering the basic theory of BP neural network, from the type, distribution, This paper introduces the general situation of the model training data source (red tourism resources of Hunan Province) from three aspects of overall characteristics, and constructs an index system of the evaluation model of red tourism resources in Hunan Province, which is used to collect the scoring data of selected scenic spots by experts. The index system is divided into six dimensions: ornamental, social, economic, artistic and cultural, political education and social emotional value. Seventeen specific indicators. The collected data are normalized, and a three-layer BP neural network model with 17 layers (input layer 14 (hidden layer / output layer) is constructed, and the normalized data is input and trained. Until the error is less than 0.001, it shows that the training is over and the final neural network model is obtained. Finally, the trained neural network model is tested using the data from Shaoshan Scenic area, former residence of Yang Kaihui, and Hu Yaobang hometown Scenic area. The final evaluation grade is "good" or "close to good", which proves that the overall red resource condition is better, which is basically consistent with the actual quality evaluation grade. It also shows that the BP neural network evaluation model can be used to explore, evaluate and protect the red tourism resources.
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP183;F592.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張婧華;王飛;劉永超;;紅色文化旅游資源評(píng)價(jià)及開發(fā)措施分析——以甘肅慶陽為例[J];生產(chǎn)力研究;2016年06期

2 盧宏濤;張秦川;;深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用研究綜述[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2016年01期

3 魏艷;高雪梅;李保國;;河南省紅色旅游資源特征與吸引力評(píng)價(jià)[J];鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報(bào);2015年06期

4 朱鶴;劉家明;陶慧;張娟;;基于網(wǎng)絡(luò)信息的北京市旅游資源吸引力評(píng)價(jià)及空間分析[J];自然資源學(xué)報(bào);2015年12期

5 范力;焦世泰;韋復(fù)生;;左右江紅色旅游區(qū)紅色旅游產(chǎn)品開發(fā)模式研究[J];中國軟科學(xué);2013年11期

6 陳奉偉;;論發(fā)揮遵義紅色旅游的教育功能[J];現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè);2013年13期

7 范力;焦世泰;韋復(fù)生;;左右江革命老區(qū)紅色旅游資源空間整合戰(zhàn)略[J];中國行政管理;2013年07期

8 方世敏;鄧麗娟;;紅色旅游資源分類及其評(píng)價(jià)[J];旅游研究;2013年01期

9 李悅錚;李鵬升;黃丹;;海島旅游資源評(píng)價(jià)體系構(gòu)建研究[J];資源科學(xué);2013年02期

10 陳麗軍;柯珍堂;汪季石;;黃岡市紅色旅游資源調(diào)查、評(píng)價(jià)與開發(fā)研究[J];湖北農(nóng)業(yè)科學(xué);2012年23期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 劉曉玉;復(fù)雜環(huán)境下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工件識(shí)別與機(jī)器人智能抓取[D];武漢科技大學(xué);2009年

2 何效祖;基于地域系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究的旅游資源評(píng)價(jià)與旅游地實(shí)證分析[D];蘭州大學(xué);2007年

3 于秀萍;基于動(dòng)態(tài)逆系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的BTT導(dǎo)彈控制系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 劉小偉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列分析在股票投資中的研究與應(yīng)用[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2015年

2 葉心媛;海南省紅色旅游資源評(píng)價(jià)及其開發(fā)利用研究[D];海南師范大學(xué);2014年

3 劉祥妹;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測(cè)技術(shù)在企業(yè)能源管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];青島科技大學(xué);2012年

4 金志庚;韶山紅色旅游與休閑旅游組合模式的景觀規(guī)劃與設(shè)計(jì)[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

，

本文編號(hào)：1578225