毕业论文--基于GIS的零售商场选址分析

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1、龙岩学院资源工程学院毕业论文题目：基于GIS的零售商场选址分析专业：测绘工程班级：2011级测绘二班学号：姓名：指导教师：职称：讲师资源工程学院基于GIS的零售商场选址分析资源工程学院测绘工程【摘要】随着中国零售业的蓬勃发展，商业选址的问题也越来越突出，科学和有效的选址已经成为了商场发展的首要问题，地理信息系统技术的兴起，借助GIS平台，借助独有的空间分析空能和可视化功能，使商业选址更加直观化、科学化。本文通过GIS空间分析功能，结合商场选址影响因素并通过归一化矩阵确定影响因素的权重并进行商圈分析对商场选址进行综合分析。并通过选址实例进行分析,使基

2、于GIS的商业选址分析得到了验证。【关键词】GIS、商场选址、影响因素目录1.引言........................................................................................................................................................11.1零售商业选址背景11.2零售商业选址现状11.3基于GIS选址的意义12.选址理论与影响因素12.1影响商场选址的人口因素22.2交通便捷性分析32.3市场的竞

3、争因素32.4城市规划因素32.5各影响因素权重的确定43.商场选址的实例分析43.1选址模型的建立43.2数据来源............................................................................................................................................43.3研究区概况53.3.1操作步骤83.3.2结果分析104.结语10致谢11参考文献..................................

4、...................................................................................................................121.引言1.1零售商业选址的背景随着中国经济的腾飞和市场化程度越来越高，越来越多的国外资本进入中国。在零售方面，像沃尔玛、Costco、家乐福等也纷纷在中国设立其连锁店。这些零售巨头的进入中国市场也导致了中国零售商场面临着与这些零售商场激烈的市场的争夺[1]，但是中国传统的零售商深受中国传统文化的影响，一般选址首先考虑

5、风水学说、后面根据各个地区考察调查出来的数据，以及决策人员的主观感觉来判断选址的地点。这样选址缺少科学性，还不能把各个地区数据有机结合起来。而且址地点一旦确定，就不能够更改，它是长期的并且是固定的，当经营环境发生改变时，只有经营策略发生改变以此来适应经营环境的变化，选址地点是不会发生改变的，所以选址地点决定的企业的长远的受益。所以科学的选址方法对于现在商业选址十分迫切也十分重要。1.2零售商业选址现状在“第三产业活动理论”提出后，在西方拉开了商业因素在商业需求的影响的研究，让原本关于商业布局研究方法在传统的中心地理论研究的基础上，结合了商场产业链的

6、供给和需求，形成了一系列的研究方法和新理论。现在国外的主流选址理论有重力模型和多元回归模型。其中重力模型多个模型的总称，他们分为雷利模型、康帕斯模型、哈夫模型等，它们都是经过公式来计算，这种选址方法包含了大量的影响因素需要统计技术来提供各类参数，计算量大而且研究还发现消费者感觉的选址地点与选址结果有一定的差别。而多元回归分析模型则是利用复杂的程序将销售与选址因素的关系，采用多元回归分析构建一个评估工具模型，并将选址因素赋予权重来确定选址地点。此选址方法需要专业的程序员编辑选址程序，而且数据复杂性高，信息成本高。在国内主要的选址理论有BP神经网络分析

7、和灰色预测法[2]。BP神经网络分析是借鉴成功选址案例作为蓝本学习构建预期相似网络，并以本地区的情况构建相对稳定的结构，输入选址的影响因素，最后输出选址地点的好坏来确定这个地区是不是符合开商场。[3]此选址方法是以成功案例作为样本，会影响选址的效率、质量。灰色预测法则会忽略一些选址因素，对选址结果有影响。本文的选址方法是以GIS为平台，对选址的影响因素进行权重分配和研究统计结合商圈分析建立选址模型。这种选址模型可以先选定大概的选址地区，通过商圈分析来确定具体的选址地点。这样能够让选址地点更加的准确，选址更加有效率，而且不用进行程序的编辑和选址样本的

8、选定及大量数据的处理。1.3基于GIS选址的意义基于GIS的选址方法可以把选址影响因素比如人口、交通、地形、竞争等因素紧密