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旅游共生是一种复杂的社会现象,旅游地多主体互惠协作是旅游可持续发展的关键所在。本研究基于旅游企业的视角,引入种群生态学中的共生理论,通过构建灰色关联模型,从定量评估的角度对青海湖环湖旅游企业同当地政府、社区居民、外来游客及旅游企业之间共生行为路径组合的均衡状态及共生行为模式进行了分析,结果显示:(1)青海湖旅游多主体"E→G-R-T-E"共生行为路径主要由强度共生因子组成,关联主体间最大共生利益维度存在不均衡、不对称等问题;(2)青海湖旅游多主体"E→G-R-T-E"的共生模式为非对称正向共生模式。本文认为应通过引导、决策、监控、利益分配等共生机制的建立,并规范青海湖旅游多主体"E-G-R-T"的参与机制,同时以旅游企业为主导,通过强化一体化供给和营造一体化效应,来优化"E→G-R-T-E"间的共生模式,最终形成"当地景区带动、社区居民响应、地方政府效应、外来游客体验"的对称互惠一体化共生模式。 相似文献
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基于共生理论,构建政府共信下的民族旅游社区多元主体共生模型,通过问卷调查和结构方程模型检验政府与不同治理主体间的共生关系,确定政府与居民、企业、游客间的共生关键因素。结果表明:在民族旅游社区,政府与企业、居民、游客之间是息息相关的,政府与其他主体之间的共生关联度从强到弱依次是企业、游客、居民;政府相关部门之间、政府与企业之间分别共有5个共生因素;政府与居民之间、政府与游客之间分别共有4个共生因素。政府-政府间的共生关键因素是责任共担,政府-居民间的共生关键因素则是热诚参与,政府-企业间的共生关键因素是公开透明,政府-游客间的共生关键因素是满意度。 相似文献
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为进一步提高大地电磁非线性反演的稳定性、运算效率及准确度，将遗传神经网络算法引入大地电磁反演.首先针对大地电磁二维地电模型建立BP（Back Propagation）神经网络基本框架进行学习训练，网络输入为已知地电模型的视电阻率参数，输出为该地电模型参数；再利用遗传算法对神经网络学习训练过程进行优化，计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解；最后将最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试，网络输入为未知地电模型的视电阻率参数，输出为该地电模型参数.模型实验表明：遗传神经网络算法充分结合了遗传算法的全局寻优性和神经网络的局部寻优性，相比单一神经网络算法，在网络学习训练中提高了解的收敛成功率和计算速度，在反演测试中能更准确地逼近真实模型.将遗传神经网络算法与最小二乘正则化反演进行对比，理论模型和实测数据都验证了遗传神经网络算法在大地电磁反演中的可行性和有效性. 相似文献
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