基于BP人工神经网络的小城镇生态规划研究——以梅河口市中和镇为例

摘要

农村城镇化是一个集经济、社会和环境于一体的综合性问题，其实质是农村产业结构和资源配置的不断优化。小城镇的发展不同于大城市的发展。小城镇处于人工环境和自然环境之间；与农业生态系统紧密联系；人口分散。这一方面有利于小城镇产生的污染物转化、降解，保持良好的生态环境；另一方面，在小城镇建设过程中如不进行合理的规划，将会对生态环境造成难以预知的损害。而传统的生态规划方法人为干扰过多，在准确性和可操作性上还有一定的不足，不能很好的指导小城镇生态建设。因此，本文试图将人工神经网络方法引入生态规划，采用BP(Back-Propagation)神经网络建立生态适宜度评价模型，并用于实际的生态适宜度分析中，从而为生态规划提供一种新的方法。 本论文在前人研究的基础上，首先，对梅河口市中和镇生态健康水平进行评价，评价结果显示，中和镇生态现状处于亚健康水平。其次，从生态规划学理论和神经网络模型出发，以梅河口市中和镇实际调查数据为基础，利用MATLAB7.0软件建立生态适宜度分析模型。最后，利用建立的评价模型对中和镇的生态适宜性进行评价。根据生态适宜性评价结果和生态健康水平提出中和镇生态区划方案。研究结果表明，将BP神经网络模型应用与生态规划是可行的，并且具有简单、客观、评价精度较高的优点。本文建立的BP人工神经网络的生态适宜度评价模型为生态规划工作提供了一种简单、客观、实用的方法。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 引言

1.1选题的背景、目的和意义

1.2生态规划的概述

1.2.1生态规划的定义

1.2.2生态规划的发展历程及研究进展

1.3人工神经网络理论发展历程及在工程中的应用

1.3.1人工神经网络的发展历程

1.3.2人工神经网络在工程中的应用

1.3.3人工神经网络在生态环境方面的应用

1.4本课题的研究技术路线及主要内容

1.4.1技术路线

1.4.2主要内容

2小城镇生态规划的理论基础、原则与方法

2.1小城镇生态规划的理论基础

2.1.1可持续发展理论

2.1.2生态学基础理论

2.1.3循环经济理论

2.2小城镇生态规划的原则

2.3传统生态规划方法与优缺点比较

2.3.1传统生态规划方法

2.3.2传统生态规划方法存在的缺陷

3人工神经网络的基本原理及其评价模型研究

3.1人工神经网络模型

3.1.1生物神经元模型

3.1.2人工神经元模型

3.1.3人工神经网络的分类

3.1.4神经网络的学习和训练

3.1.5神经网络的传递函数

3.2 BP神经网络

3.2.1 BP神经网络的结构

3.2.2 BP学习算法

3.2.3 BP算法计算步骤

3.2.4 BP学习算法的缺点及改进

3.2.5 BP网络的计算流程

4研究区域——梅河口市中和镇概况

4.1梅河口市中和镇概况

4.2梅河口市中和镇生态系统健康评价

4.2.1小城镇生态系统健康评价指标体系

4.2.2小城镇生态系统健康评价模型

4.2.3评价分级代表值的确定

4.2.4中和镇生态系统健康评价

5中和镇生态适宜性BP人工神经网络模型评价

5.1数据来源及整理

5.1.1评价指标选取

5.1.2数据来源与整理

5.2建立神经网络模型

5.2.1样本数据整理

5.2.2网络结构确定

5.2.3网络训练参数的确定

5.2.4网络训练结果

5.3网络模型测试(评价)

5.4模型评价结果与准确性分析

5.4.1模型评价结果

5.4.2评价结果准确性分析

5.5生态服务功能分析

5.6生态功能分区

5.7生态规划总体格局

6结 论

6.1结论

6.2展望

参考文献

致 谢