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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游資源評價(jià)模型分析

        2021-04-15 06:16:48劉燕威
        湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年6期
        關(guān)鍵詞:個(gè)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差

        劉燕威

        (楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西 楊凌712100)

        對旅游資源進(jìn)行評價(jià)是一個(gè)受各種因素制約且具有較強(qiáng)主觀色彩的過程,由于各評價(jià)模型中變量多、非線性強(qiáng),因此,關(guān)于旅游資源評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性一直飽受爭議。

        BP(Back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)針對誤差分析的反向運(yùn)算過程,其具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力,在迭代過程中的非線性能有效避免誤差的積累,對降低運(yùn)算誤差十分有利,同時(shí)該模型能充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力,提高了運(yùn)算的智能程度[1-3]。陰姣姣等[4]根據(jù)旅游資源的特點(diǎn),構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的25個(gè)評價(jià)指標(biāo);韓福麗[5]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢對25個(gè)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了精簡合并;陳萍萍[6]將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型首次應(yīng)用到紅色旅游資源評價(jià)中,給出了紅色旅游資源評價(jià)的16個(gè)指標(biāo);李尚胥等[7]首次分析了誤差大小對評價(jià)結(jié)果的影響。從國內(nèi)外研究現(xiàn)狀來看,盡管BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在旅游資源評價(jià)中有許多優(yōu)點(diǎn),但目前的研究仍局限于模型內(nèi)部的構(gòu)件,缺少系統(tǒng)的研究和應(yīng)用。因此,本研究從評價(jià)模型整體出發(fā),構(gòu)建系統(tǒng)指標(biāo)及選取誤差值,并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了應(yīng)用。

        1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理分析

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有多層結(jié)構(gòu)(一般包含輸入層、隱含層和輸出層)映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),圖1展示了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

        圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包含數(shù)據(jù)正向傳播、誤差反向傳播和誤差調(diào)整計(jì)算3個(gè)步驟。假設(shè)輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為n,隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為q,輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為m,輸入層至隱含層間權(quán)值為vki,轉(zhuǎn)換關(guān)系用f1表示;隱含層至輸出層間權(quán)值為wjk,轉(zhuǎn)換關(guān)系用f2表示,則由輸入層至隱含層的轉(zhuǎn)換可用式(1)表示,由隱含層至輸出層的轉(zhuǎn)換可用式(2)表示:

        式中,zk為輸入層轉(zhuǎn)換至隱含層后的值,xi為輸入層值,i為1到n的整數(shù)。

        式中,yj為隱含層轉(zhuǎn)換至輸出層后的值,k為1到q的整數(shù)。

        根據(jù)以上計(jì)算規(guī)則,得到計(jì)算機(jī)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程,如圖2所示。

        2 評價(jià)指標(biāo)體系建立

        本研究根據(jù)科學(xué)性、獨(dú)立性、量化性和全面性的原則,結(jié)合文獻(xiàn)比較法、理論分析法和專家咨詢法3種分析方法,構(gòu)建了旅游資源評價(jià)指標(biāo)體系。

        圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程

        表1 旅游資源評價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)

        經(jīng)查閱相關(guān)文獻(xiàn),按照統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對各類文獻(xiàn)加以歸類,總結(jié)了如表1所示的旅游資源評價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)。理論分析法主要從影響旅游資源的因素出發(fā),根據(jù)資源價(jià)值、景點(diǎn)規(guī)模、旅游條件3個(gè)影響因素選取了8個(gè)評價(jià)指標(biāo)。理論分析評價(jià)指標(biāo)體系如圖3所示。結(jié)合文獻(xiàn)比較法和理論分析法,并在咨詢專家意見建議的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了如表2所示的旅游資源評價(jià)指標(biāo)體系。

        圖3 理論分析評價(jià)指標(biāo)體系

        表2 旅游資源評價(jià)指標(biāo)體系

        結(jié)合專家咨詢意見,確定各評價(jià)指標(biāo)在對旅游資源定量評價(jià)中的權(quán)重系數(shù),各指標(biāo)權(quán)重分配如表3所示。

        表3 各指標(biāo)權(quán)重分配

        3 評價(jià)模型分析

        3.1 評級劃分

        評級劃分的依據(jù)是輸出層的輸出值大小,根據(jù)16個(gè)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重分配,在咨詢專家意見的基礎(chǔ)上,整理了如表4所示的評價(jià)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)。

        3.2 評價(jià)模型設(shè)計(jì)

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用的前提是確定各個(gè)層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)。由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可知,輸入層數(shù)據(jù)對應(yīng)16個(gè)評價(jià)指標(biāo),輸出層數(shù)據(jù)對應(yīng)最終的評價(jià)結(jié)果。而隱含層的映射關(guān)系相對復(fù)雜,公式如下:

        表4 評價(jià)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)

        式中,n1為隱含層輸出數(shù)據(jù)個(gè)數(shù);n為輸入層輸入數(shù)據(jù)個(gè)數(shù);m為輸入層輸出數(shù)據(jù)個(gè)數(shù);a為1~10的常數(shù)。

        數(shù)據(jù)預(yù)處理是模型設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程。根據(jù)歸一化數(shù)據(jù)處理原則,神經(jīng)元輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的取值范圍在0~1,因此采用如下公式進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理:式中,xi

        *為處理后數(shù)據(jù),xi為原數(shù)據(jù),xmax為數(shù)據(jù)集合中的最大值,xmin為數(shù)據(jù)集合中的最小值。

        根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程,為了控制計(jì)算精度,必須對計(jì)算過程中的誤差加以控制。由前文可知,評價(jià)系統(tǒng)的獨(dú)立指標(biāo)有16個(gè),根據(jù)式(3)可知,隱含層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)在13~20,根據(jù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)得到如表5所示的誤差與節(jié)點(diǎn)關(guān)系。由表5可知,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為14時(shí),誤差最小,為0.002 1,因此,模型的計(jì)算誤差最大取0.002 1。

        表5 誤差與節(jié)點(diǎn)關(guān)系

        3.3 評價(jià)模型應(yīng)用

        利用MATLAB數(shù)據(jù)處理軟件,設(shè)定輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為17、隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為14、輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代結(jié)構(gòu),如圖4所示。以北京、南京、成都等9個(gè)具有代表性的旅游城市為例,評價(jià)模型在MATLAB中的迭代曲線如圖5所示,模型評價(jià)結(jié)果如表6所示。

        圖4 迭代結(jié)構(gòu)

        圖5 迭代曲線

        表6 評價(jià)結(jié)果

        程序中對各個(gè)城市旅游資源評價(jià)的誤差如表7所示。由表7可知,各個(gè)城市旅游資源評價(jià)期望值與輸出值之間的誤差最大為-0.002 0<0.002 1,滿足最大誤差標(biāo)準(zhǔn)。因此,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價(jià)系統(tǒng)能在既定規(guī)則基礎(chǔ)上對旅游資源進(jìn)行判斷,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于旅游資源評價(jià)是可靠的。

        表7 評價(jià)誤差

        4 小結(jié)

        本研究利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型非線性強(qiáng)的特點(diǎn),建立了關(guān)于旅游資源評價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選取7個(gè)一級指標(biāo)和16個(gè)二級指標(biāo),構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系,根據(jù)模型中指標(biāo)個(gè)數(shù),在MATLAB程序中給出誤差迭代曲線,對北京等9個(gè)代表城市的旅游資源進(jìn)行評價(jià),評價(jià)結(jié)果誤差在允許范圍內(nèi),達(dá)到了對旅游資源進(jìn)行客觀評價(jià)的目的。

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