基于GA-BP神经网络的矿产资源型城市可持续发展评价研究

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矿产资源型城市是社会发展过程中一类依托自身地理范围内的矿产资源(如煤、石油、天然气等)而兴起的城市,这类城市以开采和初级加工矿产资源来达到经济发展的目的,一般情况下这些资源都是非可再生的。由于矿产资源型城市自身的特点和改革开放初期我国的现实国情,这种发展模式必然导致资源总量大幅减少、环境日益恶化、发展模式单一等等众多问题,那么对这类城市实现可持续发展的理论研究和具体实施就显得尤为重要。本文以四川省攀枝花市这一类矿产资源型城市为研究对象,通过构建指标体系和评价算法,找到一个评价其可持续发展的有效模型,为这类城市未来的发展提供了理论支持和实践标准,具有长远和重要的意义。主要研究内容包括:1、根据系统的观点,将资矿产源型城市可持续发展系统分为四个子系统,分别为经济子系统、环境子系统、资源子系统、社会子系统,并分别介绍每个子系统的意义。根据指标提取的原则和方法,同时借鉴国内外有关城市可持续发展评价指标体系的研究,提出了具有代表性意义的19个评价指标,并对这些指标的含义作了具体说明。2、针对矿产资源型城市的特点和可持续发展的评价标准,考虑到人工神经网络训练时间长、已陷入局部最小值等缺陷,本文采用遗传算法优化后的BP神经网络进行建模。构建评价指标体系,针对不同的指标选择相应的指标标准值,并对指标体系进行数据规范化处理后,采用GA-BP方法建模。3、对攀枝花市进行评价分析,2002年到2011年,攀枝花市的可持续发展状况处于稳步前进中的。从城市发展可持续角度来看,在2002年到2004年虽然呈现下降趋势,但是从2005年开始慢慢升高,直到2007年年初上升趋势加快。从评价值可以看出,到2011年,评价值位于最高位,但是不到0.75,体现出攀枝花市在未来要想实现并保持强可持续发展状态就必须更加努力。4、从经济、社会、环境、资源四个方面提出了实现矿产资源型城市可持续发展的一些建议和策略,对这类城市的未来发展具有指导性意义。
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