我国人口资源环境与经济的可持续发展

为了保持经济又好又快的发展,应该正确处理人口、资源、环境与经济的关系;必须长期坚持计划生育的基本国策,控制人口增长的数量,提高人口的质量,减轻过多的人口对资源和环境的压力;提高自主创新能力,转变经济增长方式,发展循环经济,节能减排,建设资源节约型、环境友好型社会,走新型工业化道路,实现可持续发展战略。     

黄土高原地区气候与北大西洋、低纬地区的遥相关

西风带是北大西洋气候区和东亚季风区的纽带,ENSO对西太平洋副高、东南季风和西南季风都有重要影响,因此,对黄土高原地区气候与北大西洋、ENSO区的关系做了进一步的分析,建立了神经网络模型,其模拟值与真实值趋势一致,误差较小,为气候预测的估算提供了新的思路。     

自然环境和人类社会的关系研究

人类社会和自然环境的关系是现代地理学研究的重要课题,也是当今社会发展探讨的问题,还是人类认识世界的永恒命题。对于人类社会和自然环境的相互关系,应建立人与自然和谐发展关系。     

江西旅游在中部旅游经济中的发展分析

江西在中部地区旅游经济发展的作用不容忽视，其已成为中部旅游发展的一个增长点。笔者认为应构筑江西区域旅游一体化发展新格局，形成完善的旅游协调体系，实现江西在中部地区的崛起，推动和促进旅游产业可持续的发展。     

基于我国CPI时间序列的神经网络预测模型

近年来,我国的居民消费价格指数涨幅屡创新高。根据我国1990年-2008年的CPI时间序列,首先利用时间序列分析方法确定输入向量,然后应用改进BP算法的人工神经网络分别预测出2011年和2012年我国CPI将分别为104.9和105.2,实验结果证实了BP神经网络模型用于CPI预测的准确性和可行性。     

神经网络在农民收入预测中的应用

农村问题的核心是农民问题,而农民问题的焦点是收入问题。将神经网络的BP算法引入我国农民收入研究领域,并应用神经网络工具对我国农村居民家庭人均纯收入进行了预测研究。该预测模型在算法的收敛速度和预测精度方面都达到了较好的效果,对未来我国农民收入的研究具有重要意义,最后提提出了促进我国农民收入增长的各项对策和建议。     

全球古气候变化研究

全球古气候研究是全球变化研究的重要组成部分,古气候研究为探索气候变化机制和预测未来气候变化提供全球变化的历史相似型和早期信号。     

基于BP神经网络的CCI预测模型

将BP神经网络模型应用到消费者信心指数预测中,并建立了消费者信心指数的神经网络预测模型。将计算结果与真实值进行了验证,结果表明:CCI的计算值与真实值之间的相对误差为2.6%,且具有较好的相关性。     

基于神经网络的入境旅游人数预测

入境旅游人数分析是旅游开发的基础。尝试利用人工神经网络的3层BP模型来仿真模拟入境旅游人数,其输入层结点为3,输出节点为1,得出3层前馈反向传播神经网络模型。结果表明人工神经网络模型的模拟结果与实际情况逼近。     

旅游安全的人工神经网络预警系统

针对于旅游安全预警问题,运用人工神经网络理论和方法,建立旅游安全预警的BP神经网络模型。通过实例进行分析,说明用BP神经网络方法是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得旅游安全预警结果的精度大大提高。