基于ANN的特色小镇适宜性评价--以浙江省为例  

作　　者：苑韶峰 贺丹煜 毛源远 陈雅坤 

机构地区：[1]浙江工商大学公共管理学院土地资源管理系 [2]浙江工商大学公共管理学院 [3]华南师范大学地理科学学院 [4]浙江工商大学统计学院,310018

出　　处：《中共杭州市委党校学报》2020年第2期62-69,共8页Journal of the Party School of CPC Hangzhou

基　　金：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。

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%。

关 键 词：特色小镇 产业类型划分 人工神经网络 适宜性评价 

分 类 号：F127[经济管理—世界经济]