24、智慧旅游规划:地理视角下的挑战与机遇

智慧旅游规划:地理视角下的挑战与机遇

1. 智慧旅游与空间规划的背景

近年来,关于智慧旅游目的地和智慧城市的科学讨论日益增多。全球游客数量的增长,给旅游目的地带来了诸多挑战,尤其是热门目的地,极端的游客数量会严重影响目的地的社会、经济、文化和环境等方面。

“智慧”一词已成为描述信息通信技术(ICT)辅助发展的流行术语。在旅游领域,互联网改变了旅游信息的传播渠道,使游客能够自由分享知识,ICT也改变了消费者的行为。智慧旅游是从传统旅游向电子旅游的演进,消费者对新技术非常熟悉并持续使用,它包含预订系统、社交媒体、各种通信和连接应用等多个组件。

旅游是一个空间复杂的过程,塑造着旅游景观并影响着社会、经济、文化和政治关系。智慧旅游同时使用和影响技术,使旅游目的地更易到达。因此,需要研究空间规划、旅游发展和技术之间的关系。空间规划对于实现旅游目的地的空间正义至关重要,而智慧旅游规划需要旅游发展和ICT产业的发展来提高空间规划的质量和有效性。

2. 关键概念解析

2.1 智慧旅游目的地

智慧旅游目的地是一个由利益相关者组成的网络系统,他们为游客提供不同的服务,并由旨在创建合作、知识和创新数字环境的技术基础设施支持。它与智慧城市的概念密切相关,智慧城市是指新数字技术集成和协调基础设施和服务系统的城市。

2.2 正义旅游与公正目的地

正义旅游不仅与当代大众旅游相反,还为公正的全球秩序做出贡献。公正目的地是指其旅游规划、政策制定和实践能够公平对待其环境和社会文化资源(有形和无形),并促进地方、人民和历史的福祉的目的地。

2.3 可持续旅游

可持

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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