长三角城市旅游产业竞争力综合比较研究——基于AHP法与BP人工神经网络模型.pdf

"长三角城市旅游产业竞争力综合比较研究——基于AHP法与BP人工神经网络模型" 本研究论文旨在探讨长三角地区城市旅游产业的竞争力水平，并通过AHP法和BP人工神经网络模型对其进行综合评价。研究者将旅游产业竞争要素分为六个方面，即旅游市场、资源丰度、基础设施、辅助产业、产业创新、城市经济总体水平，并建立了包含28个指标的城市旅游竞争力评价指标体系。 在研究方法上，本论文采用了层次分析法和BP人工神经网络模型对长三角16个城市的旅游产业竞争力进行评价。研究结果表明，上海、苏州、杭州、南京的旅游产业竞争力位居前四位，综合得分大于0.8。 本研究的贡献在于，提出了一个系统的旅游产业竞争力评价指标体系，并应用BP人工神经网络模型对旅游产业竞争力进行评价。此外，本研究还探讨了长三角城市旅游产业竞争力的空间分布和竞争力优劣势，提出了长三角城市应改善竞争劣势和建立合作机制的建议。 本研究的结论对长三角城市旅游产业的发展具有重要的参考价值。同时，本研究也为旅游研究和实践提供了一种新的研究方法和思路。 知识点： 1.AHP法（Analytic Hierarchy Process）是一种将要素分解为目标层、准则层和方案层，并在分层的基础上进行定量分析的一种综合评价方法。 2.BP人工神经网络模型（Back Propagation Neural Network）是一种单向传播的多层前向神经网络，是目前应用最广泛和最具代表性的一种神经网络学习算法。 3.旅游产业竞争力评价指标体系可以分为六个方面，即旅游市场、资源丰度、基础设施、辅助产业、产业创新、城市经济总体水平。 4.长三角城市旅游产业竞争力的空间分布呈金字塔形特征，上海、苏州、杭州、南京的旅游产业竞争力位居前四位。 5. BP人工神经网络模型可以应用于旅游产业竞争力评价，并可以与AHP法结合使用以提高评价的准确性。 6.长三角城市旅游产业竞争力的评价结果可以为城市旅游产业的发展提供参考价值，并可以帮助城市政府制定更好的旅游产业发展策略。 7.本研究为旅游研究和实践提供了一种新的研究方法和思路，並具有重要的参考价值。