旅游POI數(shù)據(jù)作為空間大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),能夠很好的反映出旅游資源相關(guān)對(duì)象的空間結(jié)構(gòu)和空間分布形態(tài)。旅游POI點(diǎn)所記錄的信息也能在一定程度上反映出旅游景點(diǎn)及其相關(guān)空間實(shí)體所承載的經(jīng)濟(jì)社會(huì)功能。一定范圍的空間區(qū)域覆蓋了不同數(shù)量和類別的旅游POI數(shù)據(jù),這些POI數(shù)據(jù)的類別、數(shù)量和空間位置等信息可以初步反映出旅游經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)及其空間分布格局。探索分析旅游POI與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性及其相關(guān)強(qiáng)度的空間異質(zhì)性,可為區(qū)域旅游資源配置和統(tǒng)籌發(fā)展提供一定的參考。旅游POI與區(qū)域經(jīng)濟(jì)這種變量間的相關(guān)性,一般可用最小二乘回歸方法來(lái)度量,利用其回歸系數(shù)測(cè)度自變量與因變量間的相關(guān)性強(qiáng)度。但最小二乘回歸是一種全局回歸模型,僅能從整體上描述變量間的相關(guān)性,在有些應(yīng)用場(chǎng)合,它忽視了變量的空間屬性,會(huì)使模型擬合結(jié)果出現(xiàn)較大偏差,不能對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行有效擬合。而基于局部光滑思想的地理加權(quán)回歸方法考慮了變量的空間因素,回歸模型自變量的回歸系數(shù)會(huì)隨著變量的空間位置變化而發(fā)生改變,能夠進(jìn)行局部區(qū)域擬合。為此,本文利用地理加權(quán)回歸分析旅游POI與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性及其空間異質(zhì)性。首先,獲取旅游POI及相關(guān)數(shù)據(jù),并作預(yù)處理與分析,為回歸模型...

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 POI研究現(xiàn)狀
        1.2.2 GWR研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)與內(nèi)容
    1.4 論文章節(jié)安排
第2章 研究方案
    2.1 技術(shù)路線
    2.2 研究方法
        2.2.1 核密度分析
        2.2.2 空間自相關(guān)分析
        2.2.3 最小二乘回歸模型
        2.2.4 地理加權(quán)回歸模型
    2.3 實(shí)驗(yàn)方案
    2.4 本章小結(jié)
第3章 旅游POI及相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取與處理
    3.1 研究區(qū)域概況
    3.2 數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理
        3.2.1 行政區(qū)劃和GDP數(shù)據(jù)的獲取
        3.2.2 POI數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理
    3.3 旅游POI數(shù)據(jù)的空間分布
    3.4 本章小結(jié)
第4章 回歸模型的構(gòu)建
    4.1 回歸模型的變量篩選
    4.2 因變量空間相關(guān)性檢驗(yàn)
    4.3 全局回歸模型的建立與評(píng)估
    4.4 地理加權(quán)回歸模型的建立與評(píng)估
    4.5 兩種回歸模型的擬合效果比較
    4.6 本章小結(jié)
第5章 旅游POI與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相關(guān)度的空間異質(zhì)性分析
    5.1 風(fēng)景名勝與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相關(guān)度的空間異質(zhì)性
    5.2 購(gòu)物服務(wù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相關(guān)度的空間異質(zhì)性
    5.3 休閑服務(wù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相關(guān)度的空間異質(zhì)性
    5.4 住宿服務(wù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相關(guān)度的空間異質(zhì)性
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    全文總結(jié)
    研究不足與展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號(hào)：3924438