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（来源：中机院）
3 场地基因染色体编码与营地学习样本
针对露营地空间做最优选址问题，即在景区空间单元范围内找到最大化满足符合理想场地属性的场地。将每个场地理解为由多个场地属性组成的组合编码，成为该场地的染色体编码。故需场地设计染色体为n个场地属性的组合编码，场地Pn可以通过9个场地属性进行染色体编码描述.
为尽量避免描述的主观性，以更好地对接规划目标，采用多位专家决策法，集成所有场地信息和场地各类分析成果，并对不同理想营地类型进行数字化描述(表2)，主要由场地物理属性及环境影响因素来构思一系列理想化场地样板，即营地学习样本。
（来源：中机院）
4 神经网络算法与场地分类决策
4.1 模型建立与算法
运用神经网络原理与统计学习理论为基础，开发出的工具箱——SVM支持向量机进行模型的建立与算法，运用其模式分类和非线性回归的功能，通过建立一个分类超平面作为决策曲面，使正例和反例之间的隔离边缘被最大化。由台湾大学林智仁教授开发设计的SVM模式识别器，在Matlab软件环境中可完成工作计算，其算法流程为：确定场地训练集(学习样本)和测试集(场地)→数据处理→按理想场地训练SVM训练集→分类适应度→形成场地分类决策→MATLAB实现。
4.2 运算结果
经计算得出的50个场地分类结果如表3所示。
三、结果分析与决策
1 可视化分析
在实际SVM训练中，参数Bestc=27.5421;函数g=63.9757.通过遗传算法进行分类，终止代数为100.种群数量POP=20.其CV适应度为93.0769%,训练集的适应度为100%，实际测试集的适应度为74%，其运算显示的分类可视化结果如图6.
（来源：中机院）
2 营地规划与管理决策
空间优化的决策分析成果为后续的景区生态保护与营地的持续管理提供科学依据。国外很早就有相关研究证明，规划数量少、高使用率的营地要比规划量大、低使用率营地的环境影响小很多。在营地管理对策中，短暂关闭高使用频率的场地，便于在下次开放前得到足够的修复。在景区管理中，最大化地减少露营地环境的不良影响极为关键，少量集中使用与轮休使用是两种最为有效的方法。因此，两大问题成为明确露营地规划的策略及解决后续持续管理问题的关键。
2.1 关注开发优先性问题
在择选可以规划特定营地类型的场地后，规划者可根据可能的使用频率高低及服务半径，选择优先开发的类型与数量，并根据游客需求与资源保护要求，尽量规划少量高使用频率的营地。经分析，麦积山的营地24与28可比33、29、38优先建设(表4、图7)。
2.2 解决管理营休性问题
对于同类型规划的场地，可在同一景区内或不同景区分别确定不同露营地、休憩地的营休计划，以最大化地利用自然修复力达到生态保护的目标。如在石窟核心景区中，4与7号帐篷营地可根据旅游淡旺季制定交替的轮休开放计划，以利于典型资源的保护。
四、讨论与启示
目前，国内露营地建设除独立开发外，大多依赖景区或依托旅游村落布置，景区内的营地在与游憩机会结合的同时，可以成为特色亮点为景区带来人气，而依托村落建设的营地既可以充分共享村落公共设施，又进一步促进村落基础设施更加完善，对营地与风景社区来说是双赢的可持续发展之路。露营地规划选址长久以来是一个体现过多规划者主观决策的过程，而新项目的选址恰恰可以通过集成技术来实现各类型游憩空间优化目标。通过场地基因染色体编码的方式有目的地选择能够对接规划目标，以实现最理想的场地选择图式。缺陷仍在于带有一定主观性成分，特别是学习样本属性图式的确定，会对后期分类结果的影响较大。另外，从场地测试集的适应度表现上看，有些选址点的适应度表现不佳也是一大问题，仍需要更多的后期人工判断与调试。但随着各城市大数据云的支撑、学习样本数量的增加与各种实践案例的经验积累，会不断提高该技术方法的科学性。实证中，将近郊探险、拓展训练、露营、野炊等游憩需要和远程自驾旅游服务的露营地选址与原有游憩空间系统结合，精准对接规划目标，在综合考虑复杂环境影响、景观特征、游憩服务等诸多因素的基础上，探索一套可实现多样化休闲游憩空间优化的规划方法。
该方法可以基于更大的城市尺度甚至区域尺度，选址点的数量可以成倍数增加，因为遗传算法与神经网络算法的高阶运算速度，可充分体现集成方法智能批量处理的效率优势。最后，集成技术体系可以在某些环节进一步拓展，使其更加科学化、智能化，是一个可改进及进化的开放方法体系。其应用范围也不仅局限在露营地的选址问题，适用于城市其它各类项目分类选址，并进行空间优化决策的问题研究。（作者：贾静 吴承照）
中机院依托市场研究、产业投资选址、产业规划、乡村振兴顶层规划、农文旅景区规划设计运营托管及工程建设核心业务优势，提供露营地选址、露营地可研、露营地规划设计、露营地运营管理、施工建设、露营产品及装备租赁服务等露营地全链解决方案。
