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趋向自然:唯信息论世界观下的生态工业系统演化
作 者: 林菲
导 师: 柴立和
学 校: 天津大学
专 业: 环境科学
关键词: 生态工业系统 复杂系统 世界观 广义信息 唯信息论 最大流理论
分类号: X321
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
生态工业系统是一种新的工业发展模式,是解决环境问题和实施可持续发展的重要战略手段,其实践形式是生态工业园的建设。生态工业园区是一个包括经济、社会、环境和资源的地域综合体,是依据循环经济理念和工业生态学原理设计成的一种新型人工复合生态系统。生态工业系统的形成、发展与崩溃是一个动态的演化过程,具有开放性、进化性、涌现性、非线性、分形生长等特征,子系统数量巨大,类别繁多,被学术界普遍认为是典型的复杂巨系统。然而现有的科学理论对于生态工业系统这样的复杂系统的实质尚无明确认识和有效处理方法。本文基于突破传统还原认识论的新的世界观,阐述了生态工业系统的本质。本文认为,世界万象是不断演化和寻找稳定模式的信息实在及信息过程,是在无边界网络中涌现出的公共的、有机的、有功能的、多层次的、学习的、进化的自我模式,它们都是同构的和全息的。本文导出了由信息实在及信息过程创生世界万象的动力学方程,描述了“在无限网络中自我不断抓取数据通过无偏差的相互参照形成稳定模式从而证明自我存在”这一真实世界形成和演化的过程,显然,这一过程满足最大广义信息熵原理(或最大流原理)。生态工业系统作为整个同构和全息的世界图景中的部分和环节,也是一个通过最大化地收集广义信息流使自身生成演化的广义生命体,本文由此揭示了复杂生态工业系统的实质,得到了控制生态工业系统生成演化的动力学方程,构建起生态工业系统的理论框架。在理论阐述基础上,本文发展出一套具体的算法,借助Matlab平台提供的自组织特征映射人工神经网络对复杂系统的动力学演化方程进行求解,即利用抓取的组元重构复杂系统自我涌现的稳定模式,建立了新世界观和理论框架下对复杂系统的数值模拟方法。基于这一思路,可对包括生态工业系统在内的复杂系统结构演化进行预测,可在一定程度上了解其发展趋势。本文以中国鲁北生态工业系统为例,对其整体结构模式的演化进行了模拟分析,表明鲁北生态工业系统的发展是一个结构参量不断增大的优化过程,是各组元自我创生、不断协同进化和成长的过程,其结构变化基本满足分形特征,并对基于最大流理论的人工神经网络建模的预测方法进行了尝试,验证了这一理论和方法在实践中的应用价值。最大流理论及其方法提供了一种有机联系、动态演化的新的世界观和方法论,从微观粒子到社会结构的世界万象都可由其进行统一的推演。这种新的世界观是对科学范式的根本转换,对于当代社会实施可持续发展有重大启示意义。
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全文目录
摘要 3-4ABSTRACT 4-8第一章 绪论 8-24 1.1 概念 8-12 1.1.1 工业 8-9 1.1.2 生态 9-10 1.1.3 生态工业 10-12 1.2 生态工业的特点 12-13 1.3 生态工业实践 13-18 1.3.1 国外的生态工业实践 13-15 1.3.2 国内的生态工业实践 15-18 1.4 对生态工业的理论研究 18-22 1.4.1 生态工业的理论基础 18-19 1.4.2 对生态工业的理论研究现状 19-21 1.4.3 现有研究方法的不足 21-22 1.5 本文的主要研究内容、方法和手段 22-24第二章 生态工业系统的最大流理论分析 24-52 2.1 生态工业系统的复杂性内涵 24-28 2.1.1 复杂系统的特征 24-25 2.1.2 生态工业系统的复杂性 25-27 2.1.3 面对复杂世界的迷茫 27-28 2.2 基于新本原的最大流理论概述 28-46 2.2.1 现有理论的困境 28-31 2.2.2 新本原——广义信息 31-35 2.2.3 对新本原的描述和最大流原理 35-41 2.2.4 信息本原的特性 41-46 2.3 基于新世界观和新理论框架的生态工业演化图像 46-51 2.4 本章小结 51-52第三章 生态工业系统数值模拟方法 52-63 3.1 基于最大流原理的复杂系统建模方法 52-54 3.2 基于人工神经网络方法对复杂系统建模 54-60 3.2.1 人工神经网络及其工作原理 54-56 3.2.2 基于自组织特征映射人工神经网络对复杂系统的模拟 56-59 3.2.3 复杂系统结构演化的三种解 59 3.2.4 对复杂系统结构演化的预测 59-60 3.3 实践的限度 60-61 3.4 本章小结 61-63第四章 案例分析——以鲁北生态工业系统为例 63-81 4.1 鲁北生态工业系统基本情况 63-67 4.1.1 简介 63 4.1.2 鲁北生态工业系统的发展过程 63-65 4.1.3 鲁北生态工业系统的产业链和共生网络 65-67 4.2 基于最大流理论的鲁北生态工业系统建模 67-76 4.2.1 组元的选取 67-68 4.2.2 模拟结果及分析 68-76 4.3 预测方法初探 76-79 4.4 意义和启示 79-80 4.5 本章小结 80-81第五章 总结与展望 81-91 5.1 论文总结 81-83 5.1.1 本文的主要内容与结论 81-82 5.1.2 本文创新点 82 5.1.3 不足与建议 82-83 5.2 最大流理论研究与应用进展 83-85 5.3 展望:也许美好的未来 85-91 5.3.1 科学范式的转换 85-87 5.3.2 呼应传统文化 87-88 5.3.3 启示可持续发展 88-91参考文献 91-98附录模拟程序 98-102发表论文和参加科研情况说明 102-103致谢 103
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中图分类: > 环境科学、安全科学 > 环境保护管理 > 环境规划与环境管理 > 区域环境规划与管理
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