17、遗产地游客忠诚度模型:我们达到目标了吗?

遗产地游客忠诚度模型:我们达到目标了吗?

1. 引言

近年来,旅游和酒店业正经历着深刻且动态的变革。随着旅游行业服务多样性的增加以及游客需求的提升,旅游目的地的管理需要不断变革以增强其竞争优势。在经过数十年对消费者忠诚度的研究,以及对“阳光旅游”(如海滩大众旅游和休闲旅游目的地)的研究后,旅游目的地忠诚度(DL)在最近几年受到了遗产旅游学者的广泛关注。

研究游客与旅游目的地建立忠诚纽带的背景范围正在不断扩大,涵盖了国家公园、钓鱼休闲目的地、宗教旅游目的地、冒险旅游等。因此,与 DL 相关的变量数量也在增加。当旅游目的地的资源或旅游类型不同时,即使背景不同但资源和旅游活动相似,适应现有模型或提出新的 DL 形成模型并引入新的前因变量是自然的过程。

然而,测试和支持核心变量的实证证据,以及解释为什么先前广泛引用的研究中提出的 DL 前因变量在某些特定背景下不相关的证据,并没有以相同的指数比例增长。例如,一项关于旅游目的地中被广泛认可的 DL 前因变量——地方依恋(PA)的元分析得出结论:“仍然没有足够的证据证明地方依恋对游客忠诚度有积极影响”。不同研究中 PA 对 DL 的影响和作用存在差异,这表明某些变量在不同背景下的影响可能不同。

在测试和比较模型时,考虑研究背景(如旅游资源类型、旅游活动类型和旅游动机)是很重要的。通过增加特定旅游背景下的研究证据,细化变量及其作用,我们可能会获得更稳健的模型。此外,遗产旅游虽然看似是一个同质的背景,但实际上遗产类型、游客在景点的情感体验以及游客与景点的个人关系等因素,都会导致游客对不同遗产地的态度和 DL 水平不同。因此,我们主张细化 DL 前因变量和中介变量的列表,更多地测试现有模型,收集更多实证证据和统计支持,缩短与 D

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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