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

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

论文摘要

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。

论文目录

  • 1 前言
  • 2 研究方法
  •   2.1 基于SDI模型的预警指标体系构建
  •   2.2 警情分析方法
  •     2.2.1 评价指标标准化
  •     2.2.2 指标权重确定
  •     2.2.3 警情计算
  •     2.2.4 警情评判标准划分
  •   2.3 RBF神经网络模型构建
  •     2.3.1 RBF神经网络模型原理
  •     2.3.2 RBF神经网络学习过程
  •     2.3.3 模型学习效果检验
  •   2.4 预测过程
  • 3 研究区域概况及数据来源
  •   3.1 榆林市区域概况
  •   3.2 数据来源
  • 4 计算及结果分析
  •   4.1 警情指数计算
  •   4.2 生态安全预测过程
  •   4.3 生态安全预测结果分析
  • 5 结论与对策
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吴艳霞,邓楠

    关键词: 神经网络,资源型城市,生态安全,预警体系

    来源: 生态经济 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 环境科学与资源利用,自动化技术

    单位: 西安理工大学经济与管理学院

    基金: 2018年度陕西省社科界重大理论与现实问题研究项目“陕西秦岭地区生态安全测度及生态保护研究”(2018KRM098)

    分类号: TP183;X321

    页码: 111-118

    总页数: 8

    文件大小: 1506K

    下载量: 490

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