本文鉴于传统的旅游地综合评价中，线性规律不符合实际情况的弊病，借鉴神经网络、控制论等学科的方法，构建了基于人工神经网络(BP网络)的旅游地综合评价的模拟模型，协调度模型、协调调控模型，并以河北省为例进行实证研究，根据实证的结果，对河北省旅游地多年的发展状况进行了评价，提出相应的对策。针对课题的特点，采用了自适应优化控制、神经网络和系统论的研究方法。 首先，论文对国内外旅游地系统、旅游地综合评价的方法及指标体系和神经网络在旅游领域应用现状进行综述，为后面的研究提供了一个理论和方法背景；对BP网络计算公式进行汇总，阐述了BP网及BP算法应用要点及存在的问题，提出改进学习效果策略。 其次，构建了旅游地综合评价系统。选取了评价因子及相应的表征这些因子发展状况的变量。构建了旅游地综合评价的三层BP神经网络。在进行数据预处理的基础之上，利用快速BP算法，指定相应的训练参数，对网络进行训练，取得预期设定的效果。表明了训练好的BP网络能够较好的拟合旅游地综合评价系统。 再次，定义了协调度，构造协调度的数学模型。详细阐述了协调度模型的构建思路、基本形式和计算方法。运用该模型结合模拟模型对河北省进行综合评价，得出1990-2003年的评价值。制定了评价值衡量标准，依据标准得出了评价结果，并对结果进行了分析。 最后，构建旅游地综合评价的协调调控模型，确定了该模型的控制算法。依据河北省旅游地的有关历史数据，运用训练好的BP网络模拟模型、协调度模型以及调控模型，进行河北省旅游地综合评价模拟模型协调调控研究，并得出协调调控的结果。对协调调控的结果进行阐述的基础之上，分别从九个方面系统的得出了河北省旅游地发展的启示。