乡村农户旅游适应效果、模式及其影响因素——以西安市和咸阳市17个案例村为例     

何旭  杨海娟  王晓雅 《地理研究》2019,38(9):2330-2345

乡村旅游地面临人地交互作用的剧烈变迁,内部要素适应社会-生态系统变化,趋利避害降低脆弱性具有重要现实意义。本文重新界定基于恢复力和脆弱性的农户适应性理论内涵,构建旅游开发适应力指标体系,以西安市和咸阳市17个不同类型的城郊型乡村旅游地为例,评价和分析农户旅游适应效果与空间差异规律,探讨和归纳适应行为与对策模式,建立BP神经网络辨别和揭示适应性影响因素与重要性关系。研究表明：① 西安市和咸阳市农户适应旅游开发综合效果呈现中等偏下水平的偏态分布趋势,分别处于旅游地生命周期快速发展阶段和探索起步阶段。② 乡村旅游地农户适应效果形成“圈层辐射、两翼包络、外围联动”的县域尺度空间分布格局;村域尺度圈层分化现象显著。③ 经营模式划分的旅游乡村农户适应效果股份制模式>“公司+农户”模式>“政府+公司+农户”模式>个体农庄模式>“农户+农户”模式;常年外出务工和农家乐经营是农户主要适应行为选择,季节性务工、本地上班以及农业生产是辅助适应行为选择,且适应行为组合方式表现为旅游专营型、旅游主导型、均衡兼营型、务工主导型和务农主导型五种适应对策模式。④ 旅游发展机会认知、技能培训机会、社会联结度、劳动力总量、政策知晓度、旅游就业人数、收入来源种类、生活主要能源、受教育程度、公共服务设施是农户主要旅游适应性影响因素。据此,提出后续社会-生态整合研究亟需突破方向和适应旅游开发的政策路径。  相似文献   

径向基神经网络GPS高程转换方法     

杨金玲  曹先革  曹先密 《地理空间信息》2010,8(6):65-66,70

针对GPS高程转换问题,给出了基于径向基神经网络转换GPS高程的模型。用实际观测数据对该模型进行了试验,结果表明,用径向基神经网络转换GPS高程精度高于二次拟合法和BP神经网络法。径向基神经网络能够有效克服BP神经网络局部极小值的缺点,并且具有较高的收敛速度,在GPS高程转换方面具有广阔应用前景。  相似文献   

模糊神经网络在变形分析与预报中的应用研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

张正禄  王小敏  邓勇  谢年生 《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(1)

研究了模糊神经网络的网络建模,提出了单点建模、分组建模和整体建模3种建模方法,为变形分析和预报提供了新思路。结合滑坡变形实例,指出了模糊神经网在工程变形分析和预报中的可行性。  相似文献   

航空重力数据谐波小波滤波中卷积运算的处理          下载免费PDF全文

田颜锋  李姗姗  吴星  叶修松 《海洋测绘》2010,30(2):4-6

数据的滤波提取是航空重力测量数据处理的一个重要环节。谐波小波滤波器在频域具有良好的盒形谱特征,可以较好地实现信号的滤波。但谐波小波滤波器是一个连续函数,航空重力测量采集的信号是离散的,无法直接进行卷积运算。讨论了谐波小波用于航空重力数据滤波处理时的卷积运算处理方法,给出了谐波小波频域卷积的算法实现过程和仿真算例。  相似文献   

基于PSO-BP神经网络的地表下沉系数选取研究     

张飞  刘文生 《测绘工程》2010,19(6):57-60

针对BP神经网络自身收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点,引入粒子群优化算法,建立地表下沉系数的PSO-BP选取模型。利用粒子群算法反复优化BP网络的权值和阈值,将其作为BP网络的初始值,并将上覆岩层岩性、开采深厚比、松散层厚度、覆岩中坚硬岩层所占比例、是否为重复采动和顶板管理方法等主要影响因素作为网络输入,进行BP算法,直至网络达到训练指标。利用实测资料数据,建立PSO-BP预计模型,并同普通BP神经网络预计结果对比。结果表明：PSO-BP神经网络不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,该模型对地表下沉系数选取具有一定的应用价值。  相似文献   

土壤含盐量反演的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

唐彦 《测绘工程》2010,19(6):65-67,72

运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,开展对土壤含盐量定量提取的研究,通过对图像预处理、特征提取、建立BP神经网络模型（Back Propagation Network）等研究工作,探讨反演土壤含盐量的方法。研究结果表明：神经网络模型具有极强的线性和非线性拟合能力,模拟遥感影像特征与土壤盐分之间比较复杂的关系上有很大优势。研究结果不但为利用Hyperion数据反演土壤含盐量提供理论依据,而且还为其它地表参数的反演提供参考。  相似文献   

平坦地区GPS高程异常拟合方法研究     

赵云  曹先密 《测绘工程》2010,19(3):24-25,38

结合GPS测量和水准测量资料,用BP人工神经网络和RBF人工神经网络方法和二次多项式曲面拟合方法拟合高程异常,对平坦地区GPS高程异常拟合精度进行比较分析,得出有实用价值的结论。  相似文献   

融合图自编码器与GRU的城市盗窃犯罪时空分布预测模型     

赵丹  杜萍  刘涛  令振飞 《地球信息科学学报》2023,(7):1448-1463

犯罪预测是进行犯罪预防的前提，高效准确的犯罪预测对于提高城市管理效率、保障公共安全都具有重要的意义。当前，关于犯罪预测的已有研究大多采用单一的机器学习方法或深度学习模型，忽略了犯罪的时空依赖关系，往往难以获得准确的预测结果。本文提出一个基于深度学习技术的犯罪时空预测模型—GAERNN：(1)利用GAE模型捕获犯罪案件的空间分布特征；(2)将带有空间依赖关系的特征经序列化处理后作为GRU模型的输入，进一步提取犯罪序列的时间特征；(3)经全连接层处理获得犯罪时空预测结果，并选取MLP、GCN等基准模型进行对比实验，结合RMSE、MSE等多个指标对模型预测结果进行评估。实验结果表明：对于各模型预测结果可视化分析，GAERNN模型预测的可视化结果与实际数据分布最相符合；在各模型误差分析方面，相比预测性能较差的MLP,GAERNN模型各月份的RMSE分别降低了1.02、3.58、1.29以及0.45；在子模块有效性评估方面，相比其变体模型GAE-LSTM,GAERNN模型在各月份的MAPE分别降低了2.15%、10.07%、1.92%以及2.54%，说明GAERNN模型能显著提高盗窃犯罪时空预测...  相似文献   

基于年际增量法的卷积神经网络模型对中国夏季降水的预测研究          下载免费PDF全文

蒋鹏  胡轶佳  钟中  孙源  吕硕 《气象科学》2023,43(5):569-577

将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子，建立基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的非线性预测模型，对中国160个测站夏季降水展开预测研究，并与基于线性奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的预测模型进行效果对比。结果表明：CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数（ACC）分别为74.33和0.12，比SVD高2.15和0.06，说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中，CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显，对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差，订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明，基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。  相似文献   

基于卷积神经网络的雷电临近预警模型     

张烨方  冯真祯  刘冰 《气象》2021,(3):373-380

从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行基于卷积神经网络结构的应用,以福建省2017—2018年雷达、闪电数据为样本完成了模型的训练与预测研究。训练结果显示,15~30 min模型训练样本测试集准确率为0.7985;选取福建省2019年20个雷电过程验证分析表明,15~30 min模型对动力抬升型雷电过程预警TS评分为0.716,夏季局地热雷暴预警TS评分为0.694,与常规采用雷达、闪电阈值控制的雷电预警算法相比,准确率有一定的提高,具有一定的实践意义。  相似文献