基于多源数据与机器学习的乡村旅游竞争力评价研究——以杭州市临安区为例

摘要：

旅游竞争力评价对推动乡村旅游产业可持续发展具有重要意义.在数字时代背景下,多源数据和机器学习方法能够从地理空间角度高效揭示相关要素特征,为乡村旅游竞争力的科学评价提供新视角与新手段.论文以杭州市临安区为例,基于多源遥感与互联网数据,构建乡村旅游竞争力评价指标体系,对比分析逻辑回归、支持向量机、随机森林、极限梯度提升树共4种机器学习模型在乡村旅游竞争力评价上的精度,并选取最优模型以揭示临安区村域尺度的乡村旅游竞争力格局.结果表明:①运用随机森林模型进行乡村旅游竞争力评价,其预测精度优于其他3种机器学习模型.②旅游资源、服务设施、交通可达性、政策条件是影响乡村旅游竞争力评价的主要指标.③高竞争力类村庄以条带状分布在临安区北部、西部地区,发展条件优越;中竞争力类以团块状分布在临安东部、中西部地区,在旅游资源品质、服务设施等方面存在欠缺;低竞争力村庄以斑块状分布在临安区中西部地区,生态环境优越、土地禀赋较好,但缺乏资源开发与政策支持.研究可为推动乡村旅游的可持续发展提供政策参考与方法借鉴.

关键词：旅游竞争力、机器学习、乡村旅游、全域旅游、乡村振兴

所属期刊栏目：42

分类号：F590.3;F270;F425

在线出版日期：2023-10-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1541-1555