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10.3969/j.issn.1672-5956.2019.02.011

基于BP神经网络的山东旅游收入关键因子

引用
在建立影响旅游收入关键因子的指标体系基础上,对影响旅游收入因子进行Pearson相关性删选,利用4层BP神经网络建立模型,对影响旅游收入的关键因子进行识别,结果表明:同一省份的不同城市之间的影响因子存在较大差异,青岛市等旅游收入高的城市主要受到“国内旅游人数”的因子影响;泰安市等旅游收入在中上等的城市主要受到“城镇居民消费支出”的因子影响;莱芜市等旅游收入低的城市主要受到代表历史文化的“博物馆数量”因子影响.交通因素与景区、度假区因素有密切联系,显示出交通的便捷性对提升景区、度假区的经营收入起促进作用.

旅游收入、因子辨识、BP神经网络

33

F590.66;F592.752(旅游经济)

2019-06-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

86-93

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山东工商学院学报

1672-5956

37-1416/F

33

2019,33(2)

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