基于BP神经网络方法的城市土地生态安全评价——以广州市为例

选取18个指标构建城市土地生态安全评价指标体系,运用BP神经网络方法评价城市土地生态安全。研究结果:2006年及2007年广州市土地生态安全等级为Ⅲ,2008年安全等级为Ⅳ。研究结论:BP神经网络通过对历史数据的学习,能够实现城市土地生态安全评价,对探索城市土地生态安全评价方法具有重要意义。     

基于BP神经网络的城市创业环境评价模型构建

基于GEM理论框架,从经济、政治、社会三个角度提出了评价城市创业环境的16个可操作的量化指标。通过运用神经网络理论,以南昌市和深圳市历年统计数据为样本训练,建立了基于三层BP神经网络的城市创业环境评价模型。计算机仿真结果与检验样本吻合,表明了所选评价指标的合理性和所建神经网络模型的可靠性,可以用于客观评价不同城市的创业环境。     

基于BP神经网络模型的金融风险预测研究——以J省为例

<正>文章在有关金融风险预警研究的基础上,结合J省具体情况,分别从区域宏观经济、区域微观金融、区域企业和外部经济金融四个主要方面选取16个2003—2020年与金融风险相关的先行指标,建立J省金融风险预测预警系统。采取主成分降维的方法提取出4个主成分,并依据这些主成分得分构建金融预警区间,通过利用训练后的BP神经网络对2021年以及2022年金融风险进行预测,为J省有效防范区域金融风险提供现实依据。最后对J省有效地预测并防范区域金融系统风险提出笔者个人建议。     

山地城市海绵城市建设的对策研究——以济南市为例

近年来海绵城市已成为中国城市建设的新理念,海绵城市建设能够将城市雨水有效地收集、蓄存、利用,因而能够起到防治城市内涝和缓解城市水资源缺乏的双重作用。但是海绵城市建设也面临着资金不足、用地紧张、水体污染等方面的挑战,针对这些挑战。结合山地城市济南市的地貌、水文特点,提出了山地城市建设海绵城市的合理对策。具体对策包括:结合城市化过程的新城区建设和老城区改造进行海绵城市建设,注意灵活多样的雨水收集、蓄存方式相结合以降低海绵城市的建设成本;科学设计集、蓄水设施以防止城市雨水污染;充分利用城郊空间以破解海绵城市建设用地紧张的问题等。     

海绵城市建设时空差异研究——以江苏省为例

利用江苏省各地级市2001—2015年的面板数据,基于低影响开发理念,从弹性功能、净化功能、生态功能和社会功能方面构建江苏海绵城市评价指标体系,分析海绵城市建设的发展进程以及空间差异状况。研究发现:(1)2008年是江苏海绵城市建设的重要转折点,之前海绵城市建设呈现快速发展趋势,而之后呈现平稳增长趋势。(2)江苏海绵城市建设水平空间差异显著,明显表现出"南高北低"的状态。(3)从海绵城市建设的速度来看,江苏省海绵城市建设呈现"北快南慢"趋势,表明省内建设水平的空间差异趋向于收敛趋势。据此,提出海绵城市建设中苏北追数量、苏南讲质量以及全省促进区域协同发展等建议。     

基于BP神经网络的反倾销预警模型的设计和运用——以宁波市为例

近年来,由于国外贸易保护的加强,我国外贸在快速增长过程中发生的贸易摩擦不断增加.据WTO统计,自1995年以来,我国已成为世界贸易摩擦的中心,连续16年成为全球反倾销措施的最大受害者.因此,建立贸易摩擦预警体系显得尤为必要,不仅可以提前预防贸易摩擦发生,减少摩擦带来的损失,还可以创建稳定、有序、可持续的贸易发展环境. 宁波作为沿海开放城市,外贸依存度高,出口贸易频繁遭受国外发达国家反倾销、反补贴等传统贸易保护主义的影响,金融危机后新贸易保护主义抬头的倾向更加明显,使得宁波对外贸易产品在出口时频频受阻,严重影响了宁波出口贸易的发展.预警的关键在于预警模型的构建,下面就以宁波为例,尝试性地构建反倾销预警模型.     

基于改进的BP神经网络和马尔科夫模型的一次能源消费预测——以北京市为例

为了预测北京市一次能源消费总量和能源消费结构,选取1980—2015年的一次能源消耗数据,构建了改进的BP神经网络模型,对北京市2016—2020年一次能源消费总量进行预测;同时,应用马尔科夫模型,预测了2016—2020年一次能源消费结构。结果表明:北京市2016—2020年一次能源消费量呈稳步上升趋势,到2020年基本稳定在7 350万吨标准煤左右。到2020年,能源消费结构中煤炭比例大幅度下降,由2015年的41.30%下降到2020年的27.56%,除煤炭外的其他三种能源比例均有所上升。文章给出建议是:降低一次能源消费总量,鼓励采用清洁能源,增加二次能源的输入量;引导能源节约和高效使用,促进北京市环境友好发展。     

基于BP神经网络的渤海污染预测——以莱州湾为例

近年来渤海水质污染问题已引起国内外的广泛关注,而不同永质级别海域的面积变化有较大差别.文章运用人工神经网络理论和方法,通过构建三层BP网络的预测模型,以渤海的莱州湾为例,对海水水质污染变化趋势进行实证分析.     

基于BP神经网络的湖北省城市土地可持续利用评价

城市土地可持续利用是城市化进程中必须考虑的一个问题。在着手建立湖北省城市土地可持续利用支持体系之前,有必要对湖北省城市土地可持续利用的现状进行评价。首先构建湖北省城市土地可持续利用评价指标体系,再运用BP神经网络建立湖北省城市土地可持续利用评价模型,然后运行该模型,最终得出湖北省12个城市的土地可持续利用水平评价结果。     

生态城市评价模型研究——以河南省为例

本文运用评价指标体系,对河南省17个地级市生态系统的结构、功能和协调度进行直观评价分析,在此基础上进行聚类分析,获取各城市的生态信息,提出河南省生态城市建设的对策和措施。     

基于BP神经网络的省级自然科学基金项目评价模型研究

在构建省级自然科学基金项目评价体系的基础上,针对基金项目评价提出了一种基于BP神经网络的多指标综合评价模型。该模型能够根据指标数据对基金项目实施效果进行有效的评价。用该模型对相关结题数据进行处理,其结果与专家的定性评价保持一致,说明该模型能够应用于省级自然科学基金项目代替专家评价。     

海绵城市建设时空差异研究——以江苏省为例北大核心

利用江苏省各地级市2001--2015年的面板数据,基于低影响开发理念,从弹性功能、净化功能、生态功能和社会功能方面构建江苏海绵城市评价指标体系,分析海绵城市建设的发展进程以及空间差异状况。研究发现：（1）2008年是江苏海绵城市建设的重要转折点,之前海绵城市建设呈现快速发展趋势,而之后呈现平稳增长趋势。（2）江苏海绵城市建设水平空间差异显著,明显表现出“南高北低”的状态。（3）从海绵城市建设的速度来看,江苏省海绵城市建设呈现“北快南慢’,趋势,表明省内建设水平的空间差异趋向于收敛趋势。据此,提出海绵城市建设中苏北追数量、苏南讲质量以及全省促进区域协同发展等建议。     

南方多雨地区海绵城市建设研究——以湖南省宁乡县为例

快速城市化和暴雨造成许多城市内涝渍害等问题,迫使我国一些城市探索海绵城市建设。文章回顾了国内外海绵城市建设的理论与实践,以宁乡县海绵城市规划与建设为案例,实证分析了南方多雨地区海绵城市建设的理念、规划等问题。研究表明:基于海绵城市理论的宁乡县总体规划前后,实施道路本体透水化与道路选线分级化相结合的规划措施,显著提高生态水网完整性,城市自然排水系统得到大幅改善;硬质地面的海绵化综合处理方式,增强了城区地表水循环过程,增大了降雨下渗,削弱了降雨径流峰量,降低城市雨水排水系统压力。在案例分析基础上,提出前期规划、经济调节、制度完善、公众参与的建设海绵城市建议,以期在海绵城市的建设中减弱对现有治水途径工程性措施的依赖,提供具有前瞻性的规划性措施新思路。     

基于DPSIR模型的低碳城市发展评价研究——以江苏省为例

发展低碳经济是我国缓解全球气候变暖、建设资源节约型和环境友好型社会的主要实现途径,低碳城市是伴随着低碳经济提出的发展目标.对及时、准确掌握城市经济运行状况、生态环境发展状况,确保低碳经济系统始终运行在良性轨道上,研究科学、全面的低碳城市评价指标和评价方法具有十分重要的理论意义和现实价值.论文综合运用低碳经济、低碳城市等相关理论,基于“驱动力-压力-状态-影响-响应”模型框架,构建低碳城市发展评价指标体系,采用熵权法对评价指标赋权,克服了多指标评价中主观确定权重的缺陷.利用主成分投影法评价城市低碳发展水平,并以江苏省13个地级市为例,对其城市低碳经济发展现状进行了综合评价,提出了江苏省低碳城市发展的对策建议.     

建设海绵城市的实践研究——以河南省安阳市某小区为例

安阳市位于我国豫北平原地区,水资源较为短缺。随着安阳市城市建设加快,不透水路面增多,大量降雨后,雨水得不到有效排除,容易引起内涝。针对这些问题,文章以安阳市开发区某小区建设为例,提出应当建设海绵城市来解决这些问题的观点。     

长春市城市建设用地适宜性评价

本文通过对城市建设用地的评价因素分析,确定了建设用地适宜性评价体系,在地理信息系统的支持下,建立了人与自然相协调的长春市建设用地评价系统。     

革命老区乡村产业振兴的经验与启示——以福建省长汀县为例

近年来,随着党中央对革命老区发展的高度重视和一系列支持革命老区乡村产业振兴及扶持政策文件的颁布,对基础公共服务设施等财政投入不断增加。福建省长汀县紧抓脱贫攻坚和乡村振兴战略实施,通过招商引资,利用本地特色资源,推进产业创新和融合,提高农民收入,增强其幸福感。实践证明,革命老区乡村产业振兴必须坚持党的统一领导、以民为本、科技赋能创新、资源多元融合等原则。     

基于RBF神经网络模型的资源型城市生态安全预警——以榆林市为例

运用SDI(状态—胁迫—免疫)模型构建资源型城市生态安全预警指标体系,基于RBF神经网络模型及警情评判标准对榆林市2010—2016年的生态安全状况进行分析,并对榆林市2017—2021年的生态安全演化趋势进行动态预测。研究结果表明:(1)RBF神经网络模型能够有效地用于资源型城市生态安全预警分析,拟合精度较高;(2)2010—2016年,榆林市整体生态安全警情指数不断上升,但是仍处于临界安全状态;(3)根据未来趋势预测结果,到2020年,榆林市生态安全"状态"子系统警情指数将有大幅提升,"胁迫"子系统生态安全警情指数呈略微下降趋势,"免疫"子系统呈波动趋势。由此表明,快速提升榆林市生态安全状况,首先要改善胁迫子系统的状况,其次是加强免疫子系统的免疫能力,据此提出了针对榆林市提升生态安全状况的四条响应措施。     

基于马斯洛需求理论构建城市吸引力评价模型——以太原市为例

在新时代新发展阶段,面临人口增速下降趋势,各城市为抓住机遇谋发展纷纷开展“抢人大战”,创建良好城市环境,提高人口吸引力迫在眉睫。立足以人为本的理念,在城市人口吸引力水平评价中从人的自身需求角度出发,以马斯洛需求理论为支撑,构建出包含需求层和条件层的两级指标体系并进行量化分析,以城市人口吸引力水平值和常住人口为研究对象进行回归分析验证了模型的有效性。为增强城市人口吸引力提供一种新的量化评价依据,供城市自评和不同城市间对比评价。文章以太原市为例进行实证分析,提出了针对性的城市综合环境优化提升建议。     

基于BP神经网络的上市公司信用风险评价

文章在建立上市公司信用风险评价指标体系的基础上,提出了用神经网络对上市公司进行信用评级的方法,并利用相关数据对模型进行了实证研究,取得了较好的结果.