随着社会经济的进步和改革开放的深入，现代旅游业获得迅猛发展，城市经济型酒店的数量和规模迅速膨胀，使得经济型酒店面临着日趋激烈的竞争压力，科学的酒店选址则成为经济型酒店长期生存发展的先决条件。　　在进行经济型酒店区位选择时，需要考虑的影响因素繁多，各因素之间的关联性大，很难用确定的数学模型进行描述。传统的选址方法在选址决策和预测中具有明显的不足，主要表现在选址重定性研究而较少进行定量研究、抽象的数学模型容易脱离实际而难以全面考虑、没有将空间信息充分考虑到选址决策中等。随着空间信息技术的发展，GIS技术越来越多的与数学模型相结合，能够有效的解决复杂的空间决策问题，传统的选址方法所面临的问题迎刃而解。　　在充分分析经济型酒店选址方法的基础上，系统地介绍BP神经网络方法的原理，并利用遗传算法优化BP神经网络，最后将BP神经网络与地理信息系统（GIS）技术相结合建立了经济型酒店选址模型。该选址模型采用人工神经网络的手段与技术，通过读取地理信息系统内的地图数据，并通过历史经验数据对神经网络进行训练，最终可以对用户指定网点位置的运营效果进行预测。在.NET平台上，基于ArcGIS Engine组件，利用C#调用MATLAB神经网络函数，实现了基于GIS和人工神经网络的经济型酒店选址系统。以徐州国家高新技术产业开发区（简称徐州高新区）为例，对经济型酒店选址系统进行了应用验证，结果表明，该系统能够满足酒店选址的需要，有较好的适用性。