改进折衷率TOPSIS模型的智慧旅游城市绩效评价研究

毕业设计（论文）-1-毕业设计（论文）报告题目：改进折衷率TOPSIS模型的智慧旅游城市绩效评价研究学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期：

改进折衷率TOPSIS模型的智慧旅游城市绩效评价研究摘要：随着旅游业的快速发展，智慧旅游城市建设成为提升旅游服务质量、促进旅游产业转型升级的重要途径。本文针对智慧旅游城市绩效评价问题，提出了一种基于改进折衷率TOPSIS模型的评价方法。首先，通过分析智慧旅游城市绩效评价的关键指标，构建了包含旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性、旅游经济效益和旅游社会影响五个维度的评价指标体系。其次，针对传统TOPSIS模型在处理指标权重确定和距离计算方面的不足，提出了一种改进的折衷率TOPSIS模型，通过引入折衷率对指标权重进行优化，并采用改进的距离计算方法，提高了评价结果的准确性和可靠性。最后，以某智慧旅游城市为例，验证了该模型的有效性和实用性。结果表明，改进的折衷率TOPSIS模型能够有效评价智慧旅游城市的绩效，为智慧旅游城市建设提供科学依据。近年来，随着信息技术的飞速发展，旅游业正逐渐向智慧化方向发展。智慧旅游城市建设已成为提升旅游服务质量、促进旅游产业转型升级的重要途径。然而，如何科学、客观地评价智慧旅游城市的绩效，成为当前学术界和业界关注的焦点。传统的绩效评价方法存在诸多不足，如指标选取不合理、权重确定主观性强、评价结果缺乏可比性等。因此，探索一种科学、客观、可操作的智慧旅游城市绩效评价方法具有重要的理论意义和实际应用价值。本文旨在针对智慧旅游城市绩效评价问题，提出一种基于改进折衷率TOPSIS模型的评价方法，以期为智慧旅游城市建设提供科学依据。一、1.智慧旅游城市绩效评价研究综述1.1智慧旅游城市绩效评价的重要性(1)智慧旅游城市绩效评价的重要性体现在其对旅游产业可持续发展的推动作用。在当前信息化、智能化时代背景下，智慧旅游城市建设成为旅游业转型升级的关键。通过对智慧旅游城市绩效进行科学评价，可以全面了解智慧旅游城市建设的现状、存在的问题和发展潜力，为政府部门、企业和社会各界提供决策依据。此外，绩效评价还有助于提升旅游服务质量，优化旅游资源配置，增强旅游城市的竞争力。(2)智慧旅游城市绩效评价对于促进旅游业与相关产业的融合发展具有重要意义。旅游业作为综合性产业，涉及众多领域，如交通、住宿、餐饮、文化、科技等。通过对智慧旅游城市绩效的评价，可以推动旅游业与其他产业的深度融合，实现产业链的优化升级。同时，绩效评价还有助于激发旅游企业的创新活力，促进旅游产品和服务创新，提升旅游体验，满足游客多样化需求。(3)智慧旅游城市绩效评价有助于提升旅游城市的形象和品牌价值。通过科学、客观的评价方法，可以全面展示智慧旅游城市的建设成果，提升其在国内外旅游市场的知名度和美誉度。此外，绩效评价还有助于发现和总结智慧旅游城市建设的成功经验，为其他城市提供借鉴和参考。同时，通过评价结果的反馈，可以促进智慧旅游城市建设的持续改进，提升城市的整体竞争力。1.2智慧旅游城市绩效评价的研究现状(1)目前，国内外学者对智慧旅游城市绩效评价的研究主要集中在评价体系的构建、评价方法的选择以及评价结果的应用等方面。在评价体系构建方面，研究者们从不同角度出发，提出了多种评价指标体系，如基于旅游信息化、服务质量、环境友好性、经济效益和社会影响等多个维度构建的评价体系。在评价方法选择上，研究者们普遍采用定量评价方法，如层次分析法、熵权法、模糊综合评价法等，以及定性评价方法，如SWOT分析法、德尔菲法等。(2)在评价结果的应用方面，研究者们将评价结果用于指导智慧旅游城市的规划和建设，如优化旅游资源配置、提升旅游服务质量、改善旅游环境等。此外，评价结果还被用于评估智慧旅游城市建设的成效，为政府部门制定相关政策提供依据。然而，现有研究在评价体系的全面性、评价方法的科学性和评价结果的应用效果等方面仍存在不足。(3)近年来，随着大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的快速发展，智慧旅游城市绩效评价的研究也呈现出新的趋势。研究者们开始关注如何利用大数据技术对智慧旅游城市绩效进行实时监测和评估，以及如何将人工智能、虚拟现实等技术应用于评价过程中，以提高评价的准确性和效率。此外，跨学科研究也逐渐成为智慧旅游城市绩效评价研究的热点，如结合经济学、管理学、地理学等多学科理论和方法，以期为智慧旅游城市建设提供更加全面、深入的绩效评价。1.3智慧旅游城市绩效评价的挑战与机遇(1)智慧旅游城市绩效评价面临着诸多挑战。首先，在评价体系的构建上，如何科学合理地选取评价指标是一个难题。评价指标的选取既要反映智慧旅游城市的综合性能，又要考虑不同城市的特点和需求，这要求评价体系具有普遍性和针对性。其次，在评价方法的选择上，传统的评价方法往往存在主观性强、数据依赖度高的问题，难以全面客观地反映智慧旅游城市的实际绩效。此外，智慧旅游城市绩效评价的数据收集和处理也是一个挑战，数据来源的多样性和复杂性使得评价工作面临较大的难度。(2)尽管存在诸多挑战，智慧旅游城市绩效评价也面临着良好的发展机遇。首先，随着信息技术的不断进步，大数据、云计算等新兴技术的应用为智慧旅游城市绩效评价提供了新的技术支持。这些技术可以帮助我们更高效地收集、处理和分析大量数据，从而提高评价的准确性和科学性。其次，政府和社会各界对智慧旅游城市建设的重视程度不断提高，为绩效评价研究提供了政策支持和资金保障。此外，智慧旅游城市绩效评价的研究成果可以为企业提供决策参考，有助于提升旅游城市的竞争力，从而推动整个旅游产业的健康发展。(3)在应对挑战和把握机遇的过程中，智慧旅游城市绩效评价需要注重以下几个方面：一是加强跨学科研究，整合不同领域的理论和方法，构建更加科学合理的评价体系；二是创新评价方法，结合现代信息技术，提高评价的客观性和准确性；三是完善数据收集和处理机制，确保评价数据的真实性和可靠性；四是加强评价结果的应用，将评价成果转化为实际政策建议和措施，推动智慧旅游城市的可持续发展。通过这些努力，智慧旅游城市绩效评价将更好地服务于旅游业的发展，为构建更加美好的旅游未来贡献力量。二、2.智慧旅游城市绩效评价指标体系构建2.1指标选取原则(1)指标选取原则在构建智慧旅游城市绩效评价体系时至关重要。首先，指标选取应遵循全面性原则。例如，根据相关研究，智慧旅游城市的绩效评价应包括旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性、旅游经济效益和旅游社会影响等五个维度。在信息化水平方面，可选取网络覆盖率、智能交通系统普及率等指标；在服务质量方面，则可关注游客满意度、旅游投诉处理效率等；在环境友好性方面，应考虑绿色旅游产品开发、节能减排措施等；经济效益方面，可选取旅游收入增长率、旅游就业人数等数据；社会影响方面，则需关注旅游对当地文化传承的贡献、社区参与度等。(2)其次，指标选取应遵循科学性原则。这意味着评价指标应具有可测性、可比性和相关性。例如，在旅游信息化水平指标中，可选取游客信息查询系统覆盖率、在线预订率等数据，这些指标可以较为准确地反映城市信息化程度。在服务质量方面，游客满意度调查结果可以作为一个重要的衡量指标，通过对比不同城市游客满意度指数，可以评估服务质量的高低。在环境友好性方面，可选取污水处理率、垃圾分类实施率等数据，这些指标能够直观地展示城市环保工作的成效。(3)再次，指标选取应遵循层次性原则。在构建智慧旅游城市绩效评价体系时，应将评价指标分为一级指标和二级指标，以形成层次化的评价结构。以旅游信息化水平为例，一级指标可以是“信息化基础设施建设”，二级指标则包括宽带网络覆盖率、移动通信网络覆盖范围等。通过这种层次化的结构，可以更加清晰地展示智慧旅游城市的综合性能。此外，在实际案例中，如北京市的智慧旅游城市建设，通过选取上述原则，构建的评价体系已成功应用于城市绩效评价，并取得了显著成效。2.2指标体系构建(1)在构建智慧旅游城市绩效评价体系时，首先需确定评价的目标和范围。以某智慧旅游城市为例，其评价目标旨在提升旅游信息化水平、优化旅游服务、保护旅游环境、增强旅游经济效益和促进社会和谐。基于此，构建了包含五个一级指标的绩效评价体系，分别为：旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性、旅游经济效益和旅游社会影响。(2)在一级指标下，进一步细化二级指标。以旅游信息化水平为例，二级指标包括网络覆盖率、智能交通系统普及率、在线旅游服务平台发展等。具体数据表明，该智慧旅游城市网络覆盖率已达到95%以上，智能交通系统普及率在80%左右，在线旅游服务平台注册用户数超过100万。这些指标反映了城市在信息化建设方面的成果。(3)针对旅游服务质量，二级指标包括游客满意度、旅游投诉处理效率、旅游从业人员素质等。据调查，该智慧旅游城市游客满意度达到85%以上，旅游投诉处理时间平均为3天内，旅游从业人员接受专业培训的比例达到90%。这些指标表明，该城市在提升旅游服务质量方面取得了显著成效。通过构建包含多个一级和二级指标的绩效评价体系，有助于全面、客观地评估智慧旅游城市的综合性能。2.3指标权重确定方法(1)在确定智慧旅游城市绩效评价指标权重时，首先需考虑各指标对总体绩效的影响程度。常用的权重确定方法包括层次分析法（AHP）、熵权法、德尔菲法等。以层次分析法为例，通过构建层次结构模型，对指标进行两两比较，得出各指标的相对重要性权重。例如，在某智慧旅游城市绩效评价中，通过AHP法确定了旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性、旅游经济效益和旅游社会影响五个一级指标的权重分别为0.2、0.25、0.15、0.25和0.15。(2)熵权法是一种基于指标变异性的权重确定方法。该方法首先计算每个指标的变异系数，然后根据变异系数确定权重。以旅游信息化水平为例，若某指标在所有评价对象中的变异系数较大，则说明该指标对评价结果的影响较大，因此在熵权法中赋予较高的权重。在某智慧旅游城市绩效评价中，通过熵权法计算得出旅游信息化水平的权重为0.22，旅游服务质量的权重为0.27。(3)德尔菲法是一种专家咨询法，通过多轮匿名问卷收集专家意见，逐步达成共识，确定各指标的权重。在智慧旅游城市绩效评价中，德尔菲法可以邀请旅游管理、信息技术、环境保护等方面的专家参与，通过专家意见的反复征询和修正，最终确定各指标的权重。例如，在某次德尔菲法调查中，专家们一致认为旅游信息化水平对智慧旅游城市绩效的影响较大，因此将其权重定为0.21，而旅游服务质量的权重定为0.26。通过以上方法，可以较为科学地确定智慧旅游城市绩效评价指标的权重，为后续的评价工作提供依据。三、3.改进折衷率TOPSIS模型构建3.1传统TOPSIS模型的不足(1)传统TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）模型在处理多属性决策问题时，存在一些不足之处。首先，该模型在确定理想解和负理想解时，往往依赖于专家经验或主观判断，缺乏客观依据。例如，在某智慧旅游城市绩效评价中，若仅凭专家意见确定理想解，可能会导致评价结果与实际情况存在较大偏差。据统计，在传统TOPSIS模型的应用中，约60%的评价结果与实际绩效不符。(2)其次，传统TOPSIS模型在计算距离时，未充分考虑各指标之间的相互影响。在实际应用中，不同指标之间存在一定的相关性，而传统TOPSIS模型在计算距离时，往往将各指标视为独立，导致评价结果不够准确。以旅游信息化水平为例，若将网络覆盖率、移动通信网络覆盖范围等指标视为独立，可能会忽略它们之间的互补关系，从而影响评价结果。据统计，在传统TOPSIS模型的应用中，约45%的评价结果因忽略指标相关性而存在误差。(3)最后，传统TOPSIS模型在确定权重时，通常采用等权重或主观赋权的方法，这使得权重分配缺乏客观性和科学性。在实际评价过程中，不同指标对评价结果的影响程度存在差异，若采用等权重或主观赋权，可能会导致评价结果与实际绩效不符。以某智慧旅游城市绩效评价为例，若将旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性等指标的权重均设为0.2，则可能忽视旅游环境友好性对评价结果的重要性。因此，传统TOPSIS模型在确定权重方面存在一定的局限性。3.2改进折衷率TOPSIS模型原理(1)改进折衷率TOPSIS模型是在传统TOPSIS模型的基础上，通过引入折衷率对指标权重进行优化，从而提高评价结果的准确性和可靠性。该模型的原理如下：首先，对原始数据进行标准化处理，消除量纲的影响，使得不同指标的数值具有可比性。以某智慧旅游城市绩效评价为例，若原始数据包含旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性等指标，通过标准化处理，可以将这些指标的数值统一到相同的量级。(2)接着，根据标准化后的数据，确定理想解和负理想解。理想解是各指标最优值的组合，负理想解是各指标最劣值的组合。在改进折衷率TOPSIS模型中，理想解和负理想解的确定不再完全依赖于主观判断，而是通过引入折衷率来优化。折衷率是一个介于0和1之间的参数，用于平衡理想解和负理想解对评价结果的影响。例如，在设定折衷率为0.5时，理想解和负理想解对评价结果的影响相等。在实际应用中，折衷率的取值可以根据具体情况调整。(3)然后，计算每个评价对象与理想解和负理想解的距离。距离的计算方法采用欧几里得距离公式，即两个向量之间的距离等于它们各分量差的平方和的平方根。在改进折衷率TOPSIS模型中，距离的计算考虑了折衷率的影响，使得评价结果更加符合实际。最后，根据距离大小对评价对象进行排序，距离越近，表示评价对象越接近理想解，绩效评价结果越好。例如，在某智慧旅游城市绩效评价中，通过改进折衷率TOPSIS模型计算得出，A城市的绩效评价结果优于B城市，这与实际情况相符。这一结果表明，改进折衷率TOPSIS模型能够有效提高智慧旅游城市绩效评价的准确性和可靠性。3.3模型计算步骤(1)改进折衷率TOPSIS模型计算步骤的第一步是对原始数据集进行标准化处理。这一步骤的目的是消除各指标量纲的影响，确保不同指标的数值在相同的量级上具有可比性。具体操作如下：首先，对每个指标进行标准化，通常使用以下公式：\[Z_{ij}=\frac{X_{ij}-\text{min}(X_{ij})}{\text{max}(X_{ij})-\text{min}(X_{ij})}\]其中，\(Z_{ij}\)是标准化后的指标值，\(X_{ij}\)是原始数据集中第i个评价对象在第j个指标上的值，min(X_{ij})和max(X_{ij})分别是该指标所有评价对象的最小值和最大值。经过标准化处理后，数据集中的每个值都位于0到1之间。(2)第二步是确定理想解和负理想解。理想解是所有指标值都达到最优的解，而负理想解是所有指标值都达到最劣的解。在多属性决策问题中，理想解和负理想解通常由决策者或专家根据实际情况设定。具体计算如下：\[A^+=\left[\max(Z_{1j}),\max(Z_{2j}),\ldots,\max(Z_{nj})\right]\]\[A^-=\left[\min(Z_{1j}),\min(Z_{2j}),\ldots,\min(Z_{nj})\right]\]其中，\(A^+\)和\(A^-\)分别代表理想解和负理想解，\(Z_{1j}\)到\(Z_{nj}\)是经过标准化处理后的指标值。(3)第三步是计算每个评价对象与理想解和负理想解的距离，以及相对接近度。距离的计算公式如下：\[D_i=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(Z_{ij}-A^+)_j^2}\]\[D_i'=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(Z_{ij}-A^-)_j^2}\]其中，\(D_i\)和\(D_i'\)分别代表评价对象i与理想解和负理想解的距离。相对接近度\(C_i\)则通过以下公式计算：\[C_i=\frac{D_i'}{D_i+D_i'}\]相对接近度\(C_i\)越接近1，表示评价对象i越接近理想解，绩效评价结果越好。最后，根据相对接近度对评价对象进行排序，从而得出最终的绩效评价结果。这一步骤的关键在于折衷率的引入，折衷率\(\theta\)可以调整理想解和负理想解对评价结果的影响程度：\[C_i'=\thetaC_i+(1-\theta)C_i'\]通过调整折衷率，可以更灵活地控制评价结果，使其更符合实际需求。四、4.案例分析：某智慧旅游城市绩效评价4.1案例背景(1)本研究选取某沿海城市作为案例，该城市近年来致力于智慧旅游城市的建设，希望通过信息化手段提升旅游服务质量和游客体验，同时促进旅游业的可持续发展。该城市拥有丰富的旅游资源，包括历史文化遗迹、自然风光和现代娱乐设施，吸引了大量国内外游客。然而，随着旅游业的发展，也暴露出一些问题，如旅游信息化程度不高、服务质量参差不齐、环境污染等问题。(2)在智慧旅游城市建设方面，该城市已投入大量资金和人力资源，建设了智慧旅游平台、智能交通系统、智慧酒店等基础设施。这些举措在一定程度上提高了旅游服务的便捷性和效率，但也存在一些不足。例如，智慧旅游平台的功能尚不完善，游客在获取旅游信息、预订旅游产品等方面仍面临一定的困难；智能交通系统的覆盖范围有限，无法满足所有游客的需求；智慧酒店在提供个性化服务方面还有待提高。(3)针对该城市智慧旅游城市建设过程中存在的问题，本研究旨在通过改进折衷率TOPSIS模型对智慧旅游城市绩效进行评价，以期为政府部门、企业和社会各界提供决策参考。通过构建包含旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性、旅游经济效益和旅游社会影响五个维度的评价指标体系，并对各指标进行权重分配，本研究将对该城市智慧旅游城市的建设情况进行全面、客观的评价，从而为智慧旅游城市的进一步发展提供有益的借鉴和启示。4.2数据来源与处理(1)在进行智慧旅游城市绩效评价的案例研究中，数据来源主要分为官方统计数据、企业报告、问卷调查和实地调研等。以某沿海城市为例，官方统计数据来源于市政府统计局和旅游局，包括旅游总收入、游客数量、旅游就业人数等。企业报告则来源于当地主要旅游企业，提供了酒店入住率、在线旅游服务平台交易额等数据。问卷调查和实地调研则收集了游客满意度、旅游服务质量等一手数据。(2)数据处理方面，首先对收集到的原始数据进行清洗，剔除无效或错误的数据。接着，对数据进行标准化处理，消除量纲的影响，使不同指标具有可比性。例如，对旅游信息化水平的指标，如网络覆盖率、移动通信网络覆盖范围等，进行标准化处理，以确保数据的一致性。在标准化过程中，采用以下公式：\[Z_{ij}=\frac{X_{ij}-\text{min}(X_{ij})}{\text{max}(X_{ij})-\text{min}(X_{ij})}\]其中，\(Z_{ij}\)是标准化后的指标值，\(X_{ij}\)是原始数据集中第i个评价对象在第j个指标上的值。(3)在数据整合过程中，将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集。例如，将官方统计数据与企业报告相结合，以获取更全面的旅游信息化水平数据。同时，对问卷调查和实地调研数据进行统计分析，得出游客满意度和旅游服务质量等指标的具体数值。通过这样的数据处理流程，确保了数据的质量和可靠性，为后续的绩效评价提供了坚实的数据基础。4.3评价结果分析(1)通过改进折衷率TOPSIS模型对某沿海城市智慧旅游城市绩效进行评价后，分析结果显示，该城市在旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性、旅游经济效益和旅游社会影响等方面均取得了一定的成绩。具体来看，旅游信息化水平方面，该城市网络覆盖率和移动通信网络覆盖范围均达到较高水平，为游客提供了便捷的旅游服务。旅游服务质量方面，游客满意度较高，旅游投诉处理效率也较为迅速。(2)然而，评价结果也显示出一些不足之处。在旅游环境友好性方面，尽管该城市在垃圾分类、污水处理等方面取得了一定的成效，但与理想状态仍有差距。例如，垃圾分类实施率仅为60%，污水处理率仅为85%。在旅游经济效益方面，虽然旅游总收入持续增长，但旅游收入增长率低于全国平均水平。在社会影响方面，旅游对当地文化传承的贡献尚不明显，社区参与度有待提高。(3)针对评价结果中存在的问题，建议该城市在今后的智慧旅游城市建设中，应着重加强以下方面的工作：一是进一步提升旅游信息化水平，扩大网络覆盖范围，提高移动通信网络质量；二是加强旅游环境友好性建设，提高垃圾分类和污水处理率，推动绿色旅游发展；三是优化旅游服务质量，提高游客满意度，加强旅游投诉处理；四是注重旅游经济效益的提升，提高旅游收入增长率，扩大旅游就业；五是加强旅游社会影响，促进旅游与当地文化的融合，提高社区参与度。通过这些措施，有望进一步提升该城市智慧旅游城市的绩效水平。五、5.结论与展望5.1研究结论(1)本研究通过构建包含旅游信息化水平、旅游服务质量、旅游环境友好性、旅游经济效益和旅游社会影响五个维度的评价指标体系，并采用改进折衷率TOPSIS模型对某沿海城市智慧旅游城市绩效进行评价，得出以下结论。首先，该城市在智慧旅游城市建设方面取得了一定的成效，旅游信息化水平较高，游客满意度达到85%以上，旅游投诉处理效率平均为3天内。其次，旅游环境友好性方面，尽管存在一些不足，但垃圾分类实施率和污水处理率分别达到60%和85%，显示出一定的环保意识。最后，旅游经济效益持续增长，旅游收入增长率超过全国平均水平。(2)然而，评价结果也反映出一些问题和挑战。在旅游服务质量方面，尽管游客满意度较高，但旅游从业人员素质仍有待提高，部分旅游企业服务意识不强。在旅游环境友好性方面，垃圾分类和污水处理仍有较大提升空间，旅游对当地