【摘 要】
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民宿作为旅游发展新业态，其空间利用方式受到广泛关注。文中基于Airbnb民宿数据，综合采取GIS空间分析方法，分析山东省民宿空间分布特征，并基于地理探测器探讨民宿空间集聚的影响因素。结果显示：1)山东省民宿呈集聚不均衡分布态势。2)民宿空间集聚程度与集聚态势异质性显著，胶东民宿形成“三核集聚、沿海带状布局”的空间密度格局，内陆民宿形成“单核集聚、多核心组团”的空间密度格局。3)社会经济因素是影响山
【基金项目】
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国家青年科学基金项目（72102131）资助；
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民宿作为旅游发展新业态，其空间利用方式受到广泛关注。文中基于Airbnb民宿数据，综合采取GIS空间分析方法，分析山东省民宿空间分布特征，并基于地理探测器探讨民宿空间集聚的影响因素。结果显示：1)山东省民宿呈集聚不均衡分布态势。2)民宿空间集聚程度与集聚态势异质性显著，胶东民宿形成“三核集聚、沿海带状布局”的空间密度格局，内陆民宿形成“单核集聚、多核心组团”的空间密度格局。3)社会经济因素是影响山东省民宿分布的首要因素和主导因素，其次是旅游发展因素，最后是区位交通因素与自然环境因素。其中，A级景区密度、酒店密度、人均可支配收入、人口密度是影响山东省民宿分布的主要因素。研究发现为优化民宿空间格局、促进民宿产业高质量发展提供参考。
其他文献
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地震滑坡一直是地学界关注的研究热点之一，特别是2005年10月8日克什米尔Ms7.8地震、2008年5月12日汶川Ms8.0地震、2010年玉树Ms7.1地震、2014年云南鲁甸Ms6.5地震、2015年4月25日尼泊尔Ms8.1地震以及2017年8月8日九寨沟Ms7.0地震等一系列强震活动，都不同程度地触发了大量地震滑坡，并伴生了许多次生灾害，从而促进地震滑坡研究进入了新的阶段。本文通过总结国内
网络功能虚拟化（NFV）将网络功能从硬件中间盒中解耦出来，部署功能实例，编排为服务功能链（SFC），实现网络服务。针对在资源有限的大规模网络环境中的SFC动态部署问题，提出一种基于多智能体群策部署方法，该方法结合了集中式DRL和传统分布式方法优点。将SFC部署问题建模为部分可观察马尔科夫决策过程，每个节点部署一个Actor-Critic智能体并且仅通过观察本地节点信息，即可得到全局训练策略。具有D
滑坡周期项位移的预测，是研究地质灾害中滑坡变形至关重要的一步。由于单一模型易受偶然因素影响，且无法充分利用有效信息，导致其预测精度不高，适用性不强。基于此，文中提出了一种结合自适应粒子群算法（APSO）、支持向量机回归算法（SVR）、门控神经网络算法（GRU）的组合模型。该模型通过自适应粒子群优化算法对支持向量机回归算法进行参数寻优，确定最优参数组合，然后利用最小二乘法对APSO-SVR模型与GR
扩束光学系统对温度有较高的敏感度，为了减小温度对光学系统的影响，设计了一种自动温度补偿机构。该机构通过材料之间热膨胀系数不同进行相互补偿，从而保证镜间距的稳定性，并且通过ANSYS软件分析扩束系统温度从20℃升高到30℃,40℃和50℃时，主次镜镜间距的变化量，最后通过ZMAX软件对变化后的系统进行光学仿真分析。分析结果表明，未采用自动温度补偿机构设计，扩束光学系统主次镜镜间距分别变化0.027
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