从利益相关者视角看风景区的规划发展

旅游业的竞争日渐激烈,旅游风景区要想在这种环境中提高自己的竞争力,需要风景区各旅游利益相关者的支持和参与。而旅游业的综合性决定了旅游利益相关者的复杂多样。因此,文章从利益相关者理论视角出发,通过对当前风景区系统利益相关者之间关系的分析,提出了在风景区的规划发展过程中如何构建一个多元利益主体协调发展的系统,保证多方利益的协调从而实现风景区可持续发展的具体对策。     

衡阳市"西南云大"经济圈规划战略环境评价指标体系研究

战略环境评价(SEA)是环境影响评价在政策、计划和规划层面的应用。作为从理论研究到实际操作的重要步骤之一,SEA指标体系的建立的实质就是建立SEA的具体评价内容,即评价因子。本文首先分析了SEA指标体系的特点,SEA指标体系的基本框架、原则和方法,以衡阳市开展"西(渡)南(岳)云(集)大(浦)"半小时经济圈的环境影响评价为背景,建立了衡阳市"西南云大"半小时经济圈总体规划环境影响评价的可选指标体系。     

选择域视角下的旅游搜索指数构建及其预测效果分析——以四姑娘山为例

在互联网交易市场中,旅游市场的波动主要体现为旅游者消费相关关键词的网络搜索、浏览和评论等指标的变化.因此,构建一个系统的理论分析和概念框架,并在此基础上选择一种科学合理的数据预处理方法,这对于从海量网络行为数据中提取有预测价值的信息并最终获得可靠的旅游者消费行为预测结果而言,变得越发重要.从选择域理论视角出发,提出了一种主要由初始关键词获取、核心关键词筛选和搜索指数合成三个步骤组成的旅游网络行为数据的预处理方法:系统合成法(TSVI).研究发现:TSVI指数在AR时间序列和BP神经网络等模型中的表现均优于SVI-1和SVI-2指数.仅就旅游者消费行为预测而言,选择域理论视角下的系统合成法是一种更有效的旅游消费者搜索行为指数构建方法.     

基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的游客量预测——以张家界为例

科学的客流量预测有利于完善旅游安全预警体系和优化旅游资源配置体系。为进一步提高游客量预测的准确度,提出一种基于网络搜索指数的EMD-ARIMA-BP组合模型,以探究互联网时代旅游消费者出行行为规律。该模型首先对网络搜索行为数据进行指数合成,其次利用EMD算法对游客量和网络搜索数据进行去噪处理,最后将ARIMA模型和BP神经网络进行组合,对游客量进行预测。实证分析以张家界为例。研究发现：（1）运用网络搜索数据预测旅游消费者出行行为切实可行,接近于实时的网络数据可以大幅提升预测的时效性;（2）经过EMD去噪算法对游客量与网络搜索行为数据进行去噪处理后,游客量的预测精度有较大程度提高;（3）基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的预测误差显著低于ARIMA模型和BP神经网络等基准模型。     

衡阳市服务业支柱产业选择及发展研究

服务业发达与否是衡量一个地区生产社会化程度和市场经济发展水平的重要指标。随着经济、社会的不断发展,如何因地制宜的选择和培育服务业支柱产业已经成为衡阳市需要认真思考的问题。文章以经济学理论为指导,通过对衡阳市服务业发展现状和问题的分析,重点探讨了其服务业主导产业选择及发展对策问题。     

城市生态环境制约城市竞争力的机理分析——以湖南省为例

城市生态环境是城市经济发展的基础,也是衡量城市的综合竞争力的一个重要指标。本文拟以湖南省为例,运用因子分析方法深入探究城市生态环境的组成要素,并尝试通过湖南省2004~2008年城市发展与生态环境建设相关数据的分析构建区域城市生态环境分析模型并计算湖南省生态环境得分值,预测湖南省城市综合竞争力数据,以期为湖南省建设生态城市提供理论支持。