安徽省乡村旅游发展驱动力的系统动力学与人工智能预测模型融合研究

为解决安徽省旅游业转型困境，来自国内的研究人员通过构建系统动力学(SD)模型结合人工智能(AI)预测算法，创新性地提出随机森林麻雀优化(RF-SSA)模型。研究发现协同驱动机制最优，人力资源因素对旅游发展指数(TDI)影响最显著，为乡村旅游高质量发展提供了量化依据和技术路径。

　　

在长三角文旅资源富集的安徽省，旅游业正面临驱动力结构转型的关键挑战。这项突破性研究构建了多维度系统动力学(System Dynamics, SD)模型，通过情景模拟揭示了四大驱动机制——供给驱动、需求驱动、环境驱动和媒体驱动的差异化效应。令人振奋的是，基于SD框架开发的随机森林-麻雀搜索算法(Random Forest Sparrow Search Algorithm, RF-SSA)预测模型展现出卓越的非线性拟合能力，其预测精度较传统方法提升显著。

深度解析发现：协同驱动模式能产生1+1>2的增益效应，而单一驱动情景中环境驱动机制表现尤为突出（贡献率达38.7%）。更值得关注的是，人力资源要素对旅游发展指数(Tourism Development Index, TDI)的弹性系数高达0.82，显著高于基础设施(0.45)和政策支持(0.63^**)等传统因素。该研究开创性地将复杂系统建模与机器学习预测相结合，为乡村旅游可持续发展提供了可量化的决策工具。政策启示明确指出：需建立政府主导的"四轮驱动"协同体系，重点强化专业人才引育，方能实现从资源依赖型向创新驱动型的发展范式转变。