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基于BP神经网络的城市人居环境生态安全评价体系研究

作　者: 张武宏
导　师: 唐敏康
学　校: 江西理工大学
专　业: 安全工程
关键词: 城市人居环境 安全评价 生态环境安全 人工神经网络 指标体系
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


科学技术的巨大进步在满足人类日益增长的物质文化的同时也给社会造成了诸多生态环境问题,严重威胁着人的健康和人居生态环境的可持续发展,尤其是对人类的重要居住环境——城市生态安全影响最为严重。城市人居环境的生态安全问题是当今社会所共同面对的问题,科学合理地评价城市人居环境的生态安全,使公众深刻理解人居生态环境问题的严重性,提升城市生态环境管理和建设工作科学性和可操作性,为城市提供良好的人居环境,进而实现人类生存环境生态安全的可持续发展。城市人居环境生态安全的评价目前仍处于不断探索和发展的阶段,至今尚无成熟的理论体系和评价方法。本文前人研究的基础上,运用生态学理论和安全评价理论和相关的方法,对城市人居环境生态的安全评价作了进一步的探索研究。采用压力-状态-响应(P－S－R)模型和层次分析法(AHP),在充分分析影响城市生态安全各方面多因素的基础上,建立了以城市人居环境生态安全为目标层,系统压力与状态和系统响应为第一准则层,资源现状与环境质量、人口发展状况、社会发展状况、经济发展状况、生态系统响应、经济响应和人文社会响应等为第二准则层以及以25个城市环境基本因素为指标层的城市人居环境生态安全评价指标体系。在上述研究的基础上,本文以江西省的11个地级市生态环境情况为对象进行实例研究,对其生态环境安全等级进行了确定,并有针对性地提出了城市人居环境生态安全管理的对策。研究及应用结果表明,基于BP人工神经网络与Matlab平台(Delphi7和Matlab6.5等)相结合的城市人居环境生态安全评价模型是可行的,评价结果与目前各地级市的生态环境状况基本吻合。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 引言  7-10
  1.1 问题提出的背景  7-8
    1.1.1 我国人居环境现状  7
    1.1.2 研究的必要性  7-8
  1.2 研究的目的和意义  8
  1.3 课题研究的内容  8
  1.4 研究方法  8-9
  1.5 研究的技术路线  9-10
第二章 城市人居环境的生态安全研究  10-21
  2.1 城市人居环境研究的产生与发展  10
  2.2 城市人居环境研究的内容  10-14
    2.2.1 本文对城市人居环境研究的说明  10-11
    2.2.2 城市人居环境特点  11-12
    2.2.3 城市人群所需的人居环境  12-14
  2.3 生态安全评价研究进展  14-15
    2.3.1 国外生态安全评价研究进展  14-15
    2.3.2 国内生态安全评价研究进展  15
  2.4 城市人居环境的生态安全建设  15-20
    2.4.1 和谐性建设  16-17
    2.4.2 高效性建设  17-20
    2.4.3 可持续发展性建设  20
  2.5 本章小结  20-21
第三章 人工神经网络的理论概述  21-30
  3.1 人工神经网络研究与发展  21-22
  3.2 人工神经网络结构原理  22-24
  3.3 BP神经网络概述  24-30
    3.3.1 BP网络结构  25-26
    3.3.2 BP网络学习算法  26-28
    3.3.3 BP网络特点  28-30
第四章 城市人居环境生态安全评价指标体系的建立  30-40
  4.1 评价指标体系确立的原则  30-31
  4.2 评价指标体系模型  31-32
  4.3 评价指标体系的建立  32-35
  4.4 参照标准及其来源  35-36
  4.5 评价等级  36-37
  4.6 本章小结  37-40
第五章 城市人居环境生态安全实证评价研究  40-56
  5.1 方案说明  40
  5.2 江西省人居环境生态安全综合评价模型的确立  40-49
    5.2.1 指标数据的采集及处理  40-46
    5.2.2 样本数据的生成及处理  46-47
    5.2.3 网络结构的确定  47-48
    5.2.4 BP网络的训练  48-49
    5.2.5 实际样本的输出值和安全等级判定  49
  5.3 江西省11城市的生态安全状况评价  49-50
  5.4 江西省人居环境生态安全问题与管理对策研究  50-55
    5.4.1 江西省人居环境生态安全现状分析  50-51
    5.4.2 江西省主要生态环境安全问题及成因  51-52
    5.4.3 江西省人居环境生态安全管理的对策  52-55
  5.5 本章小结  55-56
第六章 结论  56-58
  6.1 结论  56
  6.2 有待完善的工作与展望  56-58
参考文献  58-60
致谢  60-61
附录  61-67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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