《表2 检验样本值与期望值》

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《长江三角洲城市群研学旅游竞争力评价及空间格局演化研究》

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运用MATLAB神经网络工具箱设定输入层、隐含层与输出层分别为30、14、1，采用trainlm训练函数，精度设置为le-4，训练目标最小误差为0.000 1，学习速率lr为0.05，附加动量因子mc为0.9。选取2014—2018年期望值最高的上海市与期望值最低的铜陵市作为检验样本，其余城市作为训练样本，若所构建的BP神经网络模型适用于检验样本，则认为该模型普适性达到预期。将27个城市期望值输入神经网络中进行训练，模拟4次得到最佳值。上海市与铜陵市的验证值与期望值误差如表2所示，处于可接受的范围内，因此认为该BP神经网络模型普适性达到预期。