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| 基于ANN的特色小镇适宜性评价——以浙江省为例 |
| 苑韶峰,贺丹煜,毛源远,陈雅坤 |
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摘要 确定特色小镇发展模式是特色小镇开发的基础,探索各县市地形条件对不同类特色小镇的适宜性,具有重要的现实指导意义。如何从宏观角度针对各地区特色小镇发展作适宜性评价意义重大。本研究以浙江省为研究区域,根据产业类型将特色小镇分为四类:文化旅游型、金融型、高端制造型以及智能创新型小镇。依据浙江省市县经济社会特征构建基础指标,根据四类特色小镇分别构建特色指标,利用BP人工神经网络对县域就不同类型特色小镇的适宜性进行拟合运算,结果显示, ANN适宜性评价中,绝对值平均误差为10%左右,不同地形地貌对于适宜发展的小镇类型存在明显差别。地形为平原的县域中,高度适宜发展的小镇类型中智能创新型占50%;地形为丘陵的县域中,高度适宜发展的小镇类型中高端制造型小镇占41%;地形为山地的县域,高度适宜发展的小镇类型中智能创新型占100%;地形为滨海的县域,高度适宜发展的小镇类型中文化旅游型占50%。
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| 关键词 ：
特色小镇,
产业类型划分,
人工神经网络,
适宜性评价
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收稿日期: 2019-06-20
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| 基金资助:国家自然科学基金资助面上项目“基于村域区位的宅基地退出补偿及收益分配策略研究”(41871181);教育部人文社会科学规划基金项目“乡村振兴视域下的宅基地退出收益共享研究——以浙江省为例”(18YJA630136);浙商研究院项目“基于土地利用的浙江省特色小镇空间分布规律研究”(17ZSJD04YB)的阶段性成果。 |
| 作者简介: 苑韶峰,博士,浙江工商大学公共管理学院土地资源管理系教授,博士生导师,主要研究方向:土地资源管理;贺丹煜,浙江工商大学公共管理学院本科生,主要研究方向:土地资源管理;毛源远,华南师范大学地理科学学院硕士研究生,主要研究方向:景观生态学;陈雅坤,浙江工商大学统计学院本科生,主要研究方向:信息与数理统计。邮编:310018 |
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