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

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(jí)劃分

評級(jí)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(jí)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(jí)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(jí)指標(biāo)和16個(gè)二級(jí)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。