Resumen

Con el desarrollo de la tecnología de redes neuronales y el rápido crecimiento de los ingresos económicos del turismo en China en esta etapa, ha surgido gradualmente la investigación sobre la evaluación integral de los recursos turísticos. En base a esto, este trabajo estudia el modelo de evaluación integral de redes neuronales basado en el algoritmo genético evolutivo multiespecie y diseña el sistema de análisis de redes neuronales de los factores de influencia de los recursos turísticos basado en el algoritmo genético evolutivo multiespecie. La recopilación y adquisición de información de datos se realiza a partir de los aspectos del estado de los ingresos de los recursos, la inversión en el desarrollo del turismo y la evaluación de la sostenibilidad en la zona turística. El algoritmo genético evolutivo multiespecífico se utiliza para el análisis y la evaluación exhaustivos. El algoritmo puede realizar el análisis complejo y la evaluación exhaustiva de los factores de influencia principales de la red neuronal. El análisis y la evaluación precisos se llevaron a cabo de acuerdo con las diferentes características de los recursos turísticos y la situación actual de los ingresos del turismo. Los resultados muestran que el modelo de evaluación integral de la red neuronal basado en el algoritmo genético evolutivo multiespecie tiene las ventajas de una alta practicabilidad, un buen efecto de clasificación de la relación de variables y una buena integración de datos. Puede analizar y comparar eficazmente los factores de evaluación integral que afectan a los recursos turísticos en diferentes proporciones.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo genético evolutivo, recursos turísticos, modelo de evaluación integral, red neuronal, multiespecies, evaluación integral, características del turismo, factores de evaluación integral, adquisición de datos, crecimiento de China
• Keywords:evolutionary genetic algorithm, tourism resources, comprehensive evaluation model, neural network, multispecies, comprehensive evaluation, characteristics of tourism, comprehensive evaluation factors, acquisition of data, growth of china