首页> 外文期刊>Journal of Regional and City Planning >On Rural Typologies with Neural Network Method: Case Study on Xining Region
【24h】

On Rural Typologies with Neural Network Method: Case Study on Xining Region

机译:关于神经网络方法的农村类型:西宁地区案例研究

获取原文
           

摘要

There are great differences between the rural areas of China, and rural areas themselves have complex development characteristics. With the implementation of the strategy of rural revitalization, ‘one-fits-all’ rural policy standards have had difficulty to meet the needs of different types of rural development. Rural policies adapted to local conditions cannot be separated from the identification of rural types. How to scientifically distinguish between rural areas and a widely ranged rural typology is of great significance. This paper attempts to introduce the artificial neural network method to identify rural types and to explore the impact of the neural network model trained with different sample data on the results of rural type recognition. Taking the Xining region as an example, rural types were identified and the applicability of the model was tested. Finally, the recognition results of the neural network model were examined and further improvement of the proposed method is discussed. Abstrak. Ada perbedaan besar di daerah perdesaan di negara China, dan daerah pedesaan itu sendiri memiliki karakteristik pembangunan yang kompleks. Dengan penerapan strategi revitalisasi pedesaan, standar kebijakan pedesaan "satu-untuk-semua" sulit memenuhi kebutuhan berbagai jenis pembangunan pedesaan. Kebijakan-kebijakan perdesaan yang disesuaikan dengan kondisi lokal tidak dapat dipisahkan dari identifikasi tipe perdesaan. Cara membedakan secara ilmiah daerah perdesaan dan berbagai tipologi perdesaan menjadi sangat penting. Makalah ini memperkenalkan metode jaringan saraf tiruan untuk mengidentifikasi tipe perdesaan, dan mengeksplorasi dampak model jaringan saraf yang telah dilatih untuk mengenaili tipe perdesaan dengan data sampel yang berbeda. Dengan mengambil wilayah Xining sebagai contoh, tipe perdesaan diidentifikasi, dan penerapan model diuji. Akhirnya, hasil pengenalan oleh model jaringan saraf dievaluasi , dan peningkatan lebih lanjut dari metode ini dibahas. Kata kunci. Daerah Pedesaan, tipologi, jaringan saraf.
机译:中国农村之间存在巨大差异,农村地区本身具有复杂的发展特征。随着农村振兴战略的实施,“一定的人”农村政策标准难以满足不同类型农村发展的需求。适应当地条件的农村政策不能与农村类型的鉴定分开。如何科学地区分农村地区和广泛的农村类型是具有重要意义。本文试图介绍人工神经网络方法,以识别农村类型,探讨用不同样本数据训练的神经网络模型对农村型识别结果的影响。以西宁地区为例,确定了农村类型,并测试了模型的适用性。最后,研究了神经网络模型的识别结果,并讨论了提出的方法的进一步改进。 abstrak。 Ada Perbedaan Besar di Daerah Perdesaan di Negara中国,Dan Daerah Pedesaan ITU Sendiri Memiliki Karakteristik Pembangunan杨·克莫克斯。邓安潘帕潘策略revitalisasi pedesaan,standar kebijakan pedesaan“satu-untuk-semua”sulit Memenuhi Kebutuhan Berbagai Jenis Pembangunan Pedesaan。 Kebijakan-Kebijakan Perdesaan yang Dissuaikan邓安库尼西Lokal Tidak Dapat Dipisahkan Dari Idendifikasi Tipe Perdesaan。 Cara Membedakan Sechara Ilmiah Daerah Perdesaan丹Berbagai Tipologi Perdesaan Menjadi Sangat Penting。 Makalah Ini Memperkenangan Metode Jaringan Saraf Tiruan Untuk Mengidentifikasi Tipe Perdesaan,Dan Mengeksplorasi Dampak Model jaringan Saraf杨Telah Dilatih Untuk Mengenaili Tipe Perdesaan Dengan Data Sampel yang Berbeda。邓安蒙班佛尔威尔·西宁西宁塞巴凯·德尼亚山二迪科斯,丹潘帕潘模型Diuji。 Akhirnya,HANLENALAN Oleh Model jaringan Saraf Dievaluasi,Dan Peningkatan Lebih Lanjut Dari Mode Ini Dibahas。 Kata Kunci。 Daerah Pedesaan,Tipologi,Jaringan Saraf。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号