基于ANN的特色小镇适宜性评价--以浙江省为例

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%。