基于GIS与人工神经网络的经济型酒店选址研究——以徐州国家高新技术产业开发区为例

摘要

随着社会经济的进步和改革开放的深入，现代旅游业获得迅猛发展，城市经济型酒店的数量和规模迅速膨胀，使得经济型酒店面临着日趋激烈的竞争压力，科学的酒店选址则成为经济型酒店长期生存发展的先决条件。
　　在进行经济型酒店区位选择时，需要考虑的影响因素繁多，各因素之间的关联性大，很难用确定的数学模型进行描述。传统的选址方法在选址决策和预测中具有明显的不足，主要表现在选址重定性研究而较少进行定量研究、抽象的数学模型容易脱离实际而难以全面考虑、没有将空间信息充分考虑到选址决策中等。随着空间信息技术的发展，GIS技术越来越多的与数学模型相结合，能够有效的解决复杂的空间决策问题，传统的选址方法所面临的问题迎刃而解。
　　在充分分析经济型酒店选址方法的基础上，系统地介绍BP神经网络方法的原理，并利用遗传算法优化BP神经网络，最后将BP神经网络与地理信息系统（GIS）技术相结合建立了经济型酒店选址模型。该选址模型采用人工神经网络的手段与技术，通过读取地理信息系统内的地图数据，并通过历史经验数据对神经网络进行训练，最终可以对用户指定网点位置的运营效果进行预测。在.NET平台上，基于ArcGIS Engine组件，利用C#调用MATLAB神经网络函数，实现了基于GIS和人工神经网络的经济型酒店选址系统。以徐州国家高新技术产业开发区（简称徐州高新区）为例，对经济型酒店选址系统进行了应用验证，结果表明，该系统能够满足酒店选址的需要，有较好的适用性。

目录

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致谢

1 绪论

1.1 选题背景及意义（Background and Significance of the Topic）

1.2 国内外研究现状（Domestic and International Research Status）

1.3 研究内容及技术路线（Research Content and Technical Route）

1.4 论文组织结构（Paper Structure）

2 经济型酒店选址基本理论与技术方法

2.1 经济型酒店理论基础（Theoretical Basis of Budget Hotel）

2.2 地理信息系统理论基础（Theoretical Basis of GIS）

2.3选址常用数学方法（Research on Common Location Method）

2.5 本章小结（Chapter Summary）

3 人工神经网络模型与经济型酒店选址

3.1 人工神经网络概述（An Overview of Artificial Neural Network）

3.2 误差反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）

3.3 遗传算法优化BP神经网络（ Genetic Algorithm Improve BP Neural Network）

3.4 经济型酒店选址模型建立（ Model Building for Budget Hotel Site Selection）

3.5 本章小结（Chapter Summery）

4 经济型酒店选址系统设计与实现

4.1 系统需求分析（System Demand Analysis）

4.2 系统设计（System Design）

4.3 系统开发与实现（System Development and Implementation）

4.4 本章小结（Chapter Summery）

5 经济型酒店选址系统的应用

5.1 研究区概况（Overview of The Study Area）

5.2 数据分析与处理（Data Analysis and Processing）

5.3 徐州市高新区经济型酒店选址分析与评价（ Budget Hotel Site Selection Analysis and Evaluation in Xuzhou High-tech Zone）

5.4 本章小结（Chapter Summery）

6 结论

6.1 论文的主要成果（Main Achievements of the Paper）

6.2 展望（Prospect）

参考文献

附录

作者简历

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