一、2001年-2010年广西农机总动力人工神经网络预测（论文文献综述）
赵世秀[1]（2021）在《黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展综合评价研究》文中进行了进一步梳理面对经济新常态的挑战,中央提出了供给侧、需求侧双向改革促进经济可持续发展的思路,制定了新型城镇化战略以及乡村振兴战略。其根本目的是提高社会生产力水平,优化资源要素配置,落实好以人为本的发展思想,积极提升发展质量,全面实现社会主义现代化。但“三农”问题和新型城镇化存在区域复杂性和差异性,黑龙江垦区作为中国最大的垦区,现代化大农业示范效应显着,农业占比高,城镇化过程具有特殊性。农业机械化和新型城镇化协调发展关系到粮食安全,供、需双向改革,区域新型城镇化和乡村振兴战略的有利实现。因此,在已有研究的基础上,本文按照理论联系实际的思路,综合农业系统工程、协同论、计量经济学、发展经济学、统计学、管理学等多学科理论,定性与定量分析方法相结合,对黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化互动协调发展问题进行了较深入研究。（1）建立黑龙江垦区农业机械化和新型城镇化协调发展关系研究模型。在界定农业机械化与新型城镇化内涵的基础上,按时序分析了黑龙江垦区农业机械化、新型城镇化的发展历程,影响因素及存在的问题。运用新经济增长理论、系统论等,结合黑龙江垦区的实际情况,借鉴发达国家经验,梳理了农业机械化与新型城镇化互动发展机理,建立了农机化和新型城镇化两变量的向量自回归模型和系统耦合度模型。（2）综合评价黑龙江垦区农机化和新型城镇化发展水平。基于DPSIR概念模型,从驱动力、压力、状态、影响、响应五个维度,分别建立黑龙江垦区农业机械化、新型城镇化综合评价指标体系,运用加权平均法计算的线性模型得出黑龙江垦区农业机械化综合评价值从2004年的0.2增长到2018年的6.21,新型城镇化综合评价值从2004年的0.19增长到2018年的1,两系统综合发展水平均呈现不断提升趋势,经济收入、农机动力、劳动生产率、人的文化素养等主要因素对各系统影响明显。在评价过程中,运用层次分析法计算主观权重,粒子群算法优化的投影寻踪模型计算客观权重,进而求得综合权重进行综合评价,使评价更高效、准确。（3）实证研究黑龙江垦区农机化和新型城镇化动态发展关系。运用系统耦合协调度模型、VAR模型和生产函数模型,采用时间序列统计分析方法测算了农机化与新型城镇化的协调度、动态影响关系和贡献率。耦合协调度模型测算结果显示:2018年垦区农业机械化与新型城镇化的协调度达到优秀协调水平,两者间有着非常明显的互相影响关系,但耦合协调度显示,2004-2015年期间,农业机械化长期滞后于新型城镇化发展;2016-2018年,农业机械化出现加速发展,城镇化发展相对滞后;2018年时,农机化和新型城镇化近乎实现同步协调发展,但此时新型城镇化滞后于农机化发展。VAR模型实证得出:2004-2018年间,农机化对城镇化的平均贡献率为38.76%,城镇化对农机化的平均贡献率为53.77%。基于CD生产函数测算的2004年-2018年黑龙江垦区农业机械化对经济增长贡献率的平均值为28.78%。通过农机贡献率值和各投入要素的产出弹性可以看出,近些年来黑龙江垦区经济增长速度较快,与劳动力资源,全社会固定资产投资,农业机械总动力,环保投入,基础设施投入要素有关,其中农业机械化的贡献最为明显。因此,为促进两系统优化协调发展,应在不断提升农机化发展层次的同时,重视新型城镇化的发展。（4）根据区情提出促进农机化和新型城镇化协调发展的对策。为使农机化与新型城镇化协调发展,至2035年全面实现现代化,应在政策制度、社会经济发展、科技人才三方面制定有效策略。政策制度层面,建立健全产业支撑和社会服务管理制度,建立起与黑龙江垦区改革相适应的农业现代化产业支撑金融、服务、管理政策体系,发挥政府部门社会管理职能的优势,提高城镇治理水平和社会保障服务水平。社会经济发展方面,继续坚持发展现代化农业,发挥现代企业经管优势,促进农机智慧化升级发展,延展产业链推动农机制造业、服务业发展;不断优化升级产业结构,发挥特色城镇化集聚效应,加强城镇吸引力,促进城镇经济繁荣,发挥市场作用,促进资源的进一步优化配置。科技创新和人才育成方面,鼓励研发和创新,提升农机化高科技水平;培养具备现代农机技术的职业农民和引进高质素农机智慧化专业人才,形成人力资源、资金运用和产业发展进一步优化协调的城乡融合发展新局面。
匡奕敩[2]（2020）在《我国南方丘陵山地生态系统服务与社会经济协同发展研究 ——以湘西土家族苗族自治州为例》文中提出根据我国“两屏三带”生态安全战略指导思想以及国际社会、国家与地方各层面生态系统服务与社会经济发展形势,围绕人类社会发展及不合理利用自然资源导致生态系统服务能力下降,引发自然灾害的实情,本研究有助于从理论上为生态系统提升提供科技支撑,在实践中促进湘西农村产业结构调整。基于目前生态系统服务评估的差异和不足,本文综述了国内外各领域生态系统服务及在生态环境-自然灾害-社会经济耦合影响因素下的协同发展关系;进一步厘清生态系统服务与社会经济各指标因素的发展变化规律,明晰各因素之间的影响关系特征,分析区域生态系统服务与民族地区社会经济之间协同发展特征,目的要在于为区域生态与社会经济协同发展建言献策,对于生态系统服务可持续经营及社会可持续发展方面都具有重要意义。根据我国南方丘陵山地区域具体情况,以典型喀斯特地貌地形特征且森林覆盖率较高的湘西土家族苗族自治州为例,结合遥感、统计年鉴、考察调研、政府网站、媒体相关数据,集成多源、多尺度、多类型指标数据,筛选出与协同发展模式有关的相关分析、线性回归、主成分分析等数理统计分析方法,以及人工神经网络、定性的PEST情景分析法对论文进行深度研究。以湘西州1980-2018年四个时间段土地利用变化Landsat-TM遥感影像为基础数据源,利用GIS分析方法,对各年度土地利用变化率、空间核密度及转移变化情况进行了分析。结果发现,1980-2018年湘西州耕地面积不断减少,城建用地面积不断增大,生态系统服务价值减少,生态功能逐年下降;空间变化分析得到城建用地不断由州中心向周边扩大,各市县水田正朝着生态区域空心化格局演变,有林地正朝着边缘化的格局演变的发展趋势。社会经济方面,湘西州总人口不断增加,乡村人口不断减少,第三产业逐渐替代第二产业占据主导地位;以GDP和人口等社会经济空间分布公里网格数据集为基础数据源空间变化分析得到湘西州各县区乡村人口正朝向城镇转移,农村空心化凸显,城乡生产总值差距明显。气象环境方面,湘西州年降水量与湿度极值之间变化比较分散,而年均气温和光照较为集中;以平均气温、年降水量等气象环境空间插值数据集为基础数据源,进行空间分析发现极值年份间年降水量高低界限移动明显,年均气温高低界限移动不明显,时空变化具有反复或交替变化特征,相应农作物与气象灾害随年度变化呈现一定的周期波动变化发展规律。利用R语言作图及SPSS统计方法对生态系统服务与社会经济指标因素进行相关关系、回归关系和主成分分析,结果发现:（1）,1980-2018年耕地与城建面积表现为竞争关系,生态系统服务价值与耕地、林地、草地,总人口与城镇人口,GDP与三产业,年降水量与平均湿度,年均气温与光照时长表现为一定的协同发展关系;（2）,研究期间耕地在总土地利用中的占比与乡村人口在总人口中的占比、与第一产业增加值在GDP中的占比表现为同步下降的协同发展关系,城镇化的快速发展对生态系统服务呈现负面效应;（3）,2009-2018年年均气温与粮食产量呈负相关,2008-2012年降水量与直接经济损失、水灾面积、粮食减产在不同时期显着相关,呈现协同发展关系。综合生态系统与社会经济20余项指标因素,从中选择与生态系统服务关系较大的总人口、国内生产总值、播种面积、粮食产量、年降水量、年均温度、受灾面积等宏观非线性数据指标,构建基于灾害-环境-社会经济耦合下的生态系统服务的人工神经网络预测分析,作协同发展研究。结果显示,生态系统服务正在下降,同时人均生产总值呈缓慢增长趋势,反映生态系统服务与社会经济难以呈现协同发展的趋势;泛化权重分析得到国民生产总值与粮食产量因素对生态系统服务功能影响较大,宜优先决策农业生产为主的GDP,协调耦合度,以期获得GDP与生态系统服务及人均生产总值三者更好的协同发展作用。基于农田生态系统与农村经济发展的人工神经网络预测分析得出湘西州及各县市农业发展可比价增速呈现波动性减缓的趋势;宜优先决策有效灌溉面积以促进农田生态系统与农村社会经济发展快速协调发展。结合湘西州州政社情及国民经济和社会发展十三五规划纲要,同时与非完整数据的三废排放、灾害、旅游收入、人均可支配收入等指标一起,补以PEST为主的情景分析定性方法,整合成PEST-SWOT模型;针对前述理论分析的各种问题,在权衡决策上归并同化或整合同步生态系统服务与社会经济相关指标共同发展,结果得到,在社会发展机遇期引科技下乡能化解农村农田空心化问题以促进农田生态与农业经济协同发展,在人与土地关系中转变经济基础弱势为优势来促进生态系统服务与农村人均可支配收入协同发展,在国家公园自然保护地政策机遇与地方旅游业挑战下结合湘西森林优势与乡村人口空心化弱势结合下弥补促进林地生态系统服务与社会人口就业协同发展,通过科技创新手段化解技术挑战难题进而促进水域生态系统服务与农业经济恢复及协同发展,以及在环保宏观政策综合指导下拟促进湘西乡村社会经济振兴与武陵山片区生态系统服务的协同发展。今后将以决策支持的方式展开研究,并在南方区域生态系统服务和人类社会经济协同发展上更好应用,以深入探索生态系统服务能力与农村社区发展协同提升模式,努力实现区域经济社会发展和生态环境保护协同共进。
冯宇[3]（2020）在《基于GIS和BP神经网络的云南省贫困因素空间模拟分析》文中研究说明贫困问题一直以来都是我国以及全世界重点解决的问题。当前我国已经进入全面小康社会建设的决胜阶段,脱贫攻坚进入深水区,精准扶贫是脱贫攻坚收尾阶段的唯一正确路径。在脱贫攻坚结束后将主要致力于乡村振兴,解决相对贫困问题。无论是脱贫攻坚的最后阶段还是未来乡村振兴,均需要强大和精准的数据支撑。云南省是贫困程度最深的省份之一。论文以云南省38个国家级贫困县作为研究对象,选取海拔高程、净初级生产力、植被指数、公路里程、贫困人口数等因素建立指标体系。通过SPSS软件进行相关性和回归估计分析;构建BP神经网络模型,进行仿真模拟分析,确定贫困指数并利用Arcgis显示其空间分布。揭示空间分布格局,为精准扶贫和乡村振兴提供更有力的数据支撑和决策支持。通过以上的研究得出如下结论:（1）通过Pearson相关性分析和最小二乘回归估计分析,自然条件的恶劣是导致云南研究区域贫困的重要原因,社会致贫条件严重制约了农业经济发展。（2）基于GIS和BP神经网络的空间模拟分析表明:自然致贫指数和社会致贫指数较大县域主要集中于滇东北和西北部地区,其次是东南,西南部分地区。自然致贫指数和社会致贫指数较低的县域集中分布于地势相对平坦的中部、中南部地区;消贫指数分布相对均匀,在东北部,南部和东南部消贫指数稍高。受社会致贫和自然致贫因素影响,东北部、南部、东南部等地区的贫困状况较为严重,用于这些地区资源分配亦有侧重,精准施策在空间分配上较为合理。基于以上的结论,最后提出精准施策建议:（1）空间总体布局:在滇东北、滇西北地区继续加大扶贫力度,在南部部分地区适度侧重。（2）改善生存环境:重点改善滇东北昭通地区和滇西北的自然环境,退耕还林,保持水土,做好防震减灾措施,逐步改善当地居民的自然生存环境。（3）提高素质、改善生产条件:重点解决滇东北和滇西北以及南部部分地区由于社会条件造成的贫困压力,着力解决劳动力匮乏、科技文化水平低下和因道路不通达、生产生活用电不足而造成的农业生产能力低下的问题。
祖拜代·木依布拉[4]（2019）在《新疆克里雅河流域土地利用/覆被变化及其可持续性研究》文中研究表明西北干旱区流域水土资源的大规模开发和不合理利用导致了植被退化、土地荒漠化等生态环境问题,影响了干旱区生态安全和可持续发展。作为我国西部大开发和“一带一路”发展战略实施的重要区域,塔里木盆地一直是干旱区生态环境研究的热点区。克里雅河位于塔里木盆地南缘,是塔里木盆地中重要的河流之一。近年来,在气候变化和绿洲开发日益增强的驱动作用下,该流域土地利用/覆被发生了较大的变化,水土资源供需矛盾日益突出,使流域可持续性研究突显其重要性。鉴于此,本研究基于遥感、气象、水文和社会经济数据,采用地理信息系统和相关统计法分析了克里雅河流域1995-2015年土地利用/覆被与景观格局变化过程,气候变化背景下的地表径流变化和植被生长状况,以及在气候和人类活动影响下的流域水资源利用结构时空变化特征,评价了流域水资源供需平衡和绿洲稳定性,为流域水土资源的合理规划提出了对策和建议。研究结果可为克里雅河流域制定合理的水土资源开发利用模式,以及为社会经济的可持续发展提供科学依据。主要研究结论如下:1)克里雅河流域1995-2015年土地利用/覆被（LUCC）时空变化较明显。除了荒漠以外,草地是整个流域内分布最多的LUCC类型。冰川雪地和湖泊分布在河流上游,耕地主要分布在中游,灌木林主要分布在下游。在以河道为中心的缓冲带内,离河道越近低覆盖草地、耕地、中覆盖草地、灌木林和有林地分布面积越大,反之亦然。从时间变化趋势看,上游冰川雪地减少、草地和林地增加。河流中、下游,尤其下游东侧低覆盖草地退化最明显。耕地增加最明显的区域在河道附近;2)克里雅河流域1995-2015年景观格局变化较大。景观水平上,景观多样性在河流上游增加,中游和下游降低。河流中游和下游的绿洲-荒漠过渡带景观破碎度变大。类型水平上,上游冰川破碎度变大,林地和草地连接度越来越大。中游河道附近耕地分离度变小、聚集度变大,草地和林地破碎度变大。草地景观格局变化在绿洲-荒漠过渡带较明显。下游林地、灌木林、草地破碎度变大;3)1960-2015年克里雅河流域气候与地表径流变化显着。流域年均气温为11.8℃,增幅为0.16℃/10a（P<0.01）,冬季最低气温升高对年均气温的贡献最大。流域多年平均降水量为50.3 mm,有缓慢增加趋势。多年平均潜在蒸散量（ET0）为1323.24 mm,以34.21 mm/10a的幅度显着减少,其变化主要受风速的影响。流域年均径流量为7.48亿m3,增幅为0.4亿m3/10a（P<0.01）。径流年内分配不均匀,夏季径流占年径流的66.4%。地表径流变化主要受气温的影响;4)过去20年克里雅河流域植被归一化指数空间差异较大,变化显着。河流中游NDVI最高,下游NDVI最低,离河道越近NDVI越高,反之亦然。1995-2015年,随着气温的升高和径流增加,河流上游（P<0.05）和中游（P<0.01）NDVI显着增加,下游NDVI显着降低。河流上游NDVI变化与降水显着正相关（P<0.05）,中游NDVI变化与气温相关性较显着;5)克里雅河流域植被生态需水时空变化较大。1995-2005年植被生态需水量在下游最大、上游最少,2010-2015年上游最大、下游最少。整个流域植被生态需水量在1995-2005年呈增加趋势,而在2010-2015年明显减少。流域景观格局变化对植被生态需水有影响。上游PD、LSI、PARAMN、IJI、SPLIT和COHESION等景观指数与植被生态需水量显着相关,对中游植被生态需水有较好解释能力的有COHESION和SPLIT,下游LSI、SPLIT、SHDI和IJI等景观指数与植被生态需水变化相关性最显着;6)克里雅河流域典型农作物需水量有增加趋势。流域内典型农作物有棉花、玉米和小麦,平均需水量分别为754.94 mm、581.92 mm和458.08 mm,均呈增加趋势。三种典型农作物在各生育阶段的需水大小排序为:生育中期>快速发育期>成熟期>初始生长期。典型农作物需水变化的主要影响因子为平均气温和作物播种面积。从典型农作物需水预测结果看,气候变化情景下研究区典型农作物需水量在未来20年将会持续增加;7)克里雅河流域需水结构变化较大,水资源供需不平衡。在各业需水中农业需水和生态需水占总需水的98%。从需水变化趋势看,1995-2015年生态需水减少,农业需水、生活需水和畜牧业需水增加,其中变化最明显的是农业需水。2010-2015年农业需水占生态需水的两倍以上。水资源供需平衡结果表明,除了 2010年流域供水量同时满足河流中、下游需水以外,其它年份供水量只满足了中游需水,下游均处于缺水状态;8)过去20年,流域内绿洲稳定度较低,绿洲开发规模较不合理。基于水热平衡原理的绿洲稳定度计算结果表明,在保持绿洲稳定度为0.75时,2005年和2015年耕地超出了适宜发展规模。当稳定度为1时,只有2010年耕地面积在合理规模之内。从克里雅河中游未来两个时期的耕地适宜发展规模预算结果得到,2025年研究区耕地适宜发展规模为321.13-428.38 km2,2035年适宜发展规模为340.79-454.62 km2。调整农业种植结构、推广节水灌溉技术、提高农业用水效率来减缓由农业开发程度大而造成的环境压力是保持流域长期持续发展的有效途径。
李文龙[5]（2019）在《北方农牧交错区乡村人地系统适应性演化研究 ——以内蒙古达尔罕茂明安联合旗为例》文中提出我国北方农牧交错区是阻挡西北部沙漠向东南入侵的重要生态屏障;近年来,该地区受气候暖干化和人类活动的共同影响,自然灾害频发,已成为一个生态环境脆弱区。在乡村衰退已是全球可持续发展面临的挑战背景下,集干旱灾害频发、贫困集聚、多民族聚集、生态脆弱的北方农牧交错区乡村人地系统变化表现更加剧烈,成为乡村人地关系深刻变革的典型区,也是我国乡村振兴战略实施的重点与难点地区。北方农牧交错区乡村人地系统具有哪些特征?系统可持续发展受哪些因素影响?系统发展过程呈现哪些规律?怎样在减缓乡村人地系统外部干扰的同时,通过调整系统内部结构和功能以提高系统可持续发展能力,是实现北方农牧交错区乡村可持续发展亟待解决的重大现实问题。社会-生态系统、脆弱性、适应性、体制转换、适应性循环等概念、内涵及理论,为量化北方农牧交错区乡村人地系统,表征乡村人地系统结构与功能演化过程,剖析乡村人地系统演化机制提供了分析工具与理论基础,为乡村人地系统结构与功能的优化提供了科学依据,成为乡村人地系统可持续发展重要的研究新范式。本文基于社会-生态系统、脆弱性、适应性、体制转换、适应性循环等理论,构建了“乡村人地系统脆弱性演变与农牧户适应行为分异”的乡村人地系统适应性演化分析框架,以内蒙古达尔罕茂名安联合旗为案例区,按照“气候变化、城镇化与政策实施扰动—乡村社会、经济、生态环境要素变迁—乡村人地系统脆弱性时空格局演变特征—农牧户适应行为分异特征—乡村人地系统结构、功能及稳态变化规律—乡村人地系统适应性演化机制—乡村人地系统适应性管理对策与建议”的逻辑思路,运用综合指数、变异系数、障碍度等方法,分析与总结乡村人地系统适应性演化过程与机制,解决以上北方农牧交错区乡村可持续发展面临的问题。全文研究结论如下:（1）达尔罕茂名安联合旗自1952年建旗以来,乡村经历了重组阶段（1952-1978）:人口快速发展,经济发展缓慢,生态环境逐步恶化;快速发展阶段（1979-2002）:经济快速发展,人口稳步增长,生态环境恶化加剧;稳步发展阶段（2003-2016）:生态环境逐步治理,社会、经济发展方式逐步转型,乡村人地系统演化呈现稳步、协调的发展态势;在此过程中,乡村人地系统演化阶段性特征显着;气候暖干化是制约乡村人地系统可持续发展的重要因素;政策引导下的社会、经济活动,深刻影响着乡村人地系统结构与功能的变化;乡村人地系统结构趋于复杂,功能不断完善;现阶段形成了由农业主导型、畜牧业主导型、旅游主导型、综合型乡村复合的乡村人地系统,乡村人地系统空间异质性特征显着。（2）乡村人地系统脆弱性时间上经历了急速下降、缓慢上升、缓慢下降的变化过程;空间上呈现“南部高脆弱、中部低脆弱、北部中度脆弱”的空间格局,但脆弱性空间碎片化趋势显着;从脆弱性变异特征来看:农业主导型乡村人地系统脆弱性变化幅度呈现低幅度变化态势,畜牧业主导型乡村人地系统脆弱性变化幅度呈现随着纬度提高脆弱性变化幅度减小的趋势,旅游业主导型、综合型乡村人地系统脆弱性变化幅度呈现高幅度变化发展过程;在脆弱性时空演变过程中,乡村社会、经济、生态环境子系统间结构与功能的协调程度波动变化,系统稳定性差;不同类型农牧户生计活动对系统适应能力差异、系统结构与功能变化、系统稳定状态以及脆弱性时空演化产生重要影响,乡村人地系统适应性演化过程中尺度效应显着。（3）在乡村人地系统脆弱性时空格局演变的过程中,系统结构与功能变化是农牧户适应的起因;气候暖干化导致的农牧业投入增加,政策实施导致的自然资本缺失,成为农牧户适应发生的推力,草原旅游开发、快速城镇化是农牧户适应发生的拉力;农牧户基于自身家庭生计资本特征与偏好,追求良好的适应效果,是农牧户适应发生与适应行为选择差异化的内在动因,其中,农牧兼型、务工主导型、旅游参与型适应行为是在生存、经济、社会理性的内在动因下,从纯农户与纯牧户适应行为分异而来,最终形成了现阶段不同适应行为的农牧户;适应能力是农牧户适应行为分化的根本原因,直接影响着农牧户适应结果;农牧户适应性是乡村人地系统适应性演化的关键影响因子,深刻影响着乡村人地系统适应性演化路径。（4）气候暖干化、城镇化与政策实施构成的外部扰动力与系统结构、功能演化产生的系统自组织能力,是乡村人地系统适应性演化的主要动力,其中,系统自组织力主要来源于社会经济发展方式的改变（调节能力）,其关键因素是农牧户适应性;外部扰动力对系统给予压力,系统通过自组织来缓冲、适应外部压力对系统产生的负面影响,从而形成乡村人地系统适应性演化的动力机制。随着系统脆弱性演变,乡村人地系统结构与功能始终趋于“协调—不协调—协调……”循环往复的发展态势中1,在此过程中乡村人地系统呈现出快速增长（r）、稳定守恒（k）、释放（Ω）、重组（α）的阶段性适应性演化特征,系统状态始终处于“稳定—不稳定—稳定……”循环往复的发展过程之中。乡村人地系统适应性演化过程中,政策作用凸显,导致系统尺度关联作用首先是自宏观乡村到微观农牧户,由乡村人地系统结构与功能转变胁迫农牧户生计转型,形成“大齿轮驱动小齿轮”现象,尔后,农牧户生计转型状态反作用于乡村人地系统结构与功能的演化,成为系统演化的关键影响因素,甚至决定着乡村人地系统是否能可持续发展。从系统演化尺度效应来看,政策引导下的乡村结构与功能演化对农牧户生计转型的促进作用较小,而小尺度农牧户生计转型发展对于大尺度乡村人地系统结构与功能演变作用较大。（5）提高农牧户适应性,降低乡村人地系统脆弱性,优化乡村人地系统结构与功能,促进乡村人地系统可持续发展,是乡村人地系统适应性演化研究的最终目标,乡村人地系统可持续发展面临的问题实质是社会、经济、生态环境协调发展问题;但在具体制定适应性管理措施时,应该重点考虑乡村人地系统演化中乡村人地系统与农牧户之间的尺度效应问题、制度与协调问题等,因此,本文从宏观乡镇尺度降低系统脆弱性,微观农牧户尺度提高其适应性两个视角提出对策与建议。
陈藜藜[6]（2018）在《黑龙江省耕地系统安全预警及调控研究》文中进行了进一步梳理耕地系统安全预警是科学把握区域耕地安全状态的有效途径,既可掌握耕地系统安全运行存在的优势条件,为保障耕地系统安全可持续提供支撑,又可以预先发现耕地系统未来运行可能出现的问题及成因,为提前实施预防耕地系统安全风险和化解警情的措施提供依据,是保障粮食安全、促进社会经济发展和生态保护的重要基础。黑龙江省耕地面积丰富,约占全国耕地面积的11.7%,是国家重要的粮食主产区和商品粮基地,对保障国家粮食安全起着举足轻重的作用。尽管黑龙江省耕地资源和粮食总量丰富,但部分地区耕地土壤污染、耕地生态环境破坏、水土流失以及农药和化肥施用过量等问题凸显,且2015年黑龙江省中、低等产田面积高达1580.49万hm2,占全省耕地总面积的99.69%,耕地质量令人堪忧。因此,准确识别黑龙江省耕地系统安全状况并及时地做出科学预警,既保持区域的优势条件,保障耕地系统安全区域的可持续发展,又准确识别出耕地系统安全问题区域可能存在的风险,并有针对性地提出耕地系统安全调控途径和措施,对于保障全省耕地系统安全运行,实现粮食安全、经济发展和生态保护的共同可持续至关重要。已有耕地系统安全预警及调控方面的相关研究,多从单一空间尺度,针对耕地资源数量、质量和生态的某一方面,或几方面简单组合进行预警研究,缺乏系统性的多尺度预警研究;对于预警现状评定和预警预测结果精度都较低,无法准确把握区域耕地系统安全警情状况,更缺少对耕地系统安全预警机理的探究,且耕地系统安全调控多为宏观对策建议,缺乏定量的、有针对性的、系统性的调控方案。本文以黑龙江省为研究区,基于其自然生态、社会经济以及耕地利用相关数据,引入生物免疫机理,从系统角度构建省、市和县域不同尺度下耕地系统安全预警体系,并运用主客观赋权法和数值转化方法构建基于改进突变级数的耕地系统安全预警评定模型,同时引入Elman神经网络模型,科学识别研究区不同尺度下耕地系统安全预警现状和未来发展趋势,系统性把握耕地系统安全预警状态;分析不同尺度下耕地系统安全预警时空变化特征,并通过分析权重大小,构建面板数据模型和地理加权回归模型,确定不同尺度下耕地系统安全预警变化的关键性驱动因素,阐明耕地系统安全预警变化的作用机理;分别通过调控预警直接影响因素和预警根本驱动因素,以定量的分区情景模拟和耕地格局优化的方式分别对市和县域（与斑块相结合）尺度下耕地系统安全进行调控,并结合省级尺度下耕地系统安全预警定性的宏观调控对策,构成研究区不同尺度的耕地系统安全调控方案。研究结果对保障国家粮食安全,实现黑龙江省经济发展和生态保护的协调发展提供参考和借鉴。研究结果表明:（1）从系统的角度尝试性地提出了耕地系统和耕地系统安全的概念,构建了基于生物免疫机理的耕地系统安全预警理论分析框架,并分别从政策推动调控、分区情景模拟调控以及耕地格局优化调控方式构建了省域、市域和县域不同尺度下黑龙江省耕地系统安全调控理论分析框架。（2）改进突变级数模型和Elman神经网络模型可为耕地系统安全预警现状评定和预警预测研究提供新的方法。改进突变级数模型揭示了不同尺度下近20年黑龙江省耕地系统安全预警现状结果,更能凸显评价对象之“优、劣”特征,更符合客观实际,且该方法是针对传统突变级数模型本身存在的缺陷而提出的,具有普适性;Elman神经网络模型揭示了未来20年耕地系统安全预警结果,测试拟合精度高,误差小,预测结果可靠。（3）不同尺度下黑龙江省整体耕地系统安全警情较高,耕地系统安全状况不容乐观,亟待合理有效调控。①省域尺度下1995～2014年黑龙江省耕地系统安全预警警度由“无警（安全或较安全状态）”上升至“轻警”,再至“中警”,且在当前警情发展态势下,2015～2034年预警警度处于“轻警”与“中警”之间;②市域尺度下1995～2014仅有2个市域处于较安全状态,3个处于重警状态,其他7个处于轻警和中警状态;且在当前警情发展态势下,2015～2034年12个地市中都有出现预警值降低的阶段,但整体上最终都呈现预警值升高的趋势,即各地市耕地系统安全警情还将有所增加;③县域尺度下2014年全省72个县域中,有69个县域处于预警状态,约为县域总数94%,处于轻警、中警和重警状态的县域分别为28、32和9个,仅有3个县域处于较安全状态。（4）不同尺度下黑龙江省耕地系统安全预警时空分异特征显着。①省域尺度下 1995～2014年耕地系统安全预警历史变化呈现较剧烈的波动特征,且在当前发展趋势下,2015～2034年将呈现与历史研究时段相一致的变化特征;②市域尺度下1995～2014年耕地系统安全预警值呈现一定的波动特征,且在当前发展趋势下,12个地级市中,除伊春市和绥化市外,其他10个地级市耕地系统安全预警变化都具有时间序列上的持续性,在未来将主要延续各自在近20年内的历史变化,大体上呈现先升高后降低,最终略有升高的趋势;重警区主要分布在黑龙江省东南部的鸡西市和双鸭山市,以及西部的齐齐哈尔市和大庆市,轻警区（安全和较安全的区域）主要集中在黑河市、伊春市和牡丹江市等中北部和南部地区;③县域尺度下2014年西部县域预警水平最高,东部次之,南北轴带地区（包括中部）最低。预警值高-高型和低-低型以“组团”形式凸显,聚集性较强;预警值低-高型和高-低型县域较少,且零星分散。（5）构建面板数据模型科学有效实现了市域尺度下耕地系统安全预警时空变化的关键性驱动因素的识别。①人口自然增长率、自然灾害指数、单位耕地面积农业三废指数、单位耕地面积废水负荷量和森林覆盖率是1995～2014年市域尺度下耕地系统安全预警时空变化的关键性驱动因素,除森林覆盖率与预警值呈显着负相关外,其他4个驱动因素呈显着正相关;②科学有效的面板数据模型的构建应逐步通过单位根检验、协整检验、模型选择、工具变量检验和内生性检验,否则将可能产生伪回归现象。（6）构建地理加权回归模型实现了县域尺度下耕地系统安全预警空间分异的关键性驱动因素作用大小的空间化。①高程、坡度和年均气温3个自然因素和人均GDP、城镇化水平、地均农业固定资产投资、水土协调度、单位耕地面积农业三废指数和路网密度6个社会经济因素对耕地系统安全预警有着显着的影响,且影响的空间差异较为显着:高程和坡度对预警的作用呈现西北向东南递减规律;年均气温则是对西部和南部作用高,东部和北部作用低;水土协调度对预警作用呈现由东部向西部逐渐递减;人均GDP、城镇化水平、农业固定资产投资、单位耕地面积农业三废指和路网密度对预警作用由西北向东南逐渐降低;②基于地理加权回归模型的耕地系统安全预警驱动因素空间可视化,回归系数随空间位置发生变化,充分考虑了各县域空间异质特征,能够精准地刻画各因素的空间变化特征,可为研究区耕地系统保护提供新的思路和视角。（7）单位耕地面积农业三废指数是省域、市域和县域尺度下耕地系统安全预警空间分异的共同关键驱动因素,亟待改变以增加农业三废的施用量提高粮食产量的恶性增长方式;在自然变化、区域人类社会经济发展和耕地效益相互作用下产生的“自然条件和人类经济发展—耕地经营方式—耕地效益—耕地系统安全”循环互动过程,是耕地系统安全预警时空动态变化的内在驱动机理,为耕地系统安全调控及土地利用的科学规划提供了更丰富的有效信息。（8）在省域尺度,从减少耕地系统“隐患”、增强耕地系统“免疫”、缓解耕地系统“压力”和提高耕地系统“响应”四个方面提出了整体性、宏观政策性的耕地系统安全调控措施;在市域尺度,分别设定3区（松嫩平原经济发展区、三江平原综合发展区和山地丘陵生态功能区）最优分析情景,通过调控耕地系统安全预警直接影响因素,未来20年（2015～2035年）市域耕地系统安全状态将呈现明显上升趋势;县域（与斑块相结合）尺度,通过调控耕地系统安全预警根本驱动因素,从优化耕地格局的角度,引入FLUS模型,设定不同模拟情景,确定了粮食安全、生态保护与经济发展综合调控情景下耕地格局最利于缓解耕地系统安全警情。
贾卓,杨洋,李生鹏[7]（2018）在《河北省农机总动力人工神经网络预测》文中提出目的提出一种新的BP神经网络非线性组合预测模型,对河北省2016-2023年农机总动力进行预测。方法基于一元非线性回归以及BP神经网络（BP-ANN）,建立一种新的BP神经网络非线性组合预测模型,处理1978-2009年河北省农机总动力数据,建立预测模型并进行比较。结果误差分析表明,该非线性组合预测模型的拟合平均绝对误差为1.286%,低于一元非线性回归和传统BP神经网络。利用此模型对2010-2015年河北省农机总动力进行检验预测,预测结果与实际结果有很好的一致性,为农机总动力的预测提供了一条新的途径。结论此模型有较高的预测精度,并用此模型预测了河北省2016-2023年农机总动力数值,预测结果表明,在未来几年河北省农机总动力将保持高速增长,2023年将达13 610.69万kW。
任永泰,张达,许东阳,乔金友[8]（2018）在《基于实数遗传算法与神经网络的农机总动力预测及分析》文中研究指明为了能够更好地确定黑龙江省农机总动力带来的影响,从提高黑龙江省农机总动力预测精度出发,运用黑龙江省1983-2014年农机总动力数据,以实数遗传算法训练神经网络对2015-2019年的黑龙江省农机总动力进行预测。预测结果表明:在达到相同精度的目标下,基于实数遗传算法来训练神经网络的农机总动力预测比标准BP神经网络对农机总动力的预测具有更快的收敛速度,预测速度优势明显,且拟合的精度也得到了很大提高。数据结果还表明:离需要预测的年代（2015-2019年）越近,预测数据的绝对误差越小,因此运用实数遗传算法训练神经网络有较好的预测性能。最后,运用2017年和2018年的预测数据来确定农机总动力对与其相关方的影响,并给了出参考建议。
钱杨[9]（2015）在《浙江省农业机械化发展研究》文中研究说明农业机械化是指人类的体力劳作和畜力劳动被机械所代替,这个过程中是一个影响因素较多、各个因素之间关系较复杂的大系统。在农业机械化发展过程中,要评价其对农业生产过程发挥的作用,就要正确认识现阶段农业机械化发展水平,必须建立一套较为科学农业机械化水平的评价体系。鉴于南、北农业发展模式不同,农业机械化综合评价体系的指标不同,为了促进浙江省农业机械化水平的可持续发展,让浙江省农业机械化综合水平从中级阶段发展到高级阶段,建立适合于浙江省农业发展模式的农业机械化评价指标体系和并且进行相关评价研究,对浙江省的农业机械化发展进行宏观和微观控制,充分发挥农业机械化在浙江省农业生产、农村生活中的积极作用,调动农民的积极性,具有重要的实际意义和理论意义。本文从多方面对浙江省农业机械发展现状进行分析,揭示影响农业机械化发展的主要因素。在大量数据调查的基础上,对浙江省农业机械装备、农业机械作业水平、农业经济发展以及农业机械化服务体系进行了分析。在前人建立的评价指标体系的基础上,采用多指标分层次进行综合评价,采用加权指数综合评分法计算并且分析了浙江省及其全省11市2009-2013年农业机械化综合水平。经过比较,认为当前浙江省农业机械化综合水平发展最好的城市是宁波市,较差的是丽水市,近期发展最快的是湖州市。运用时间序列趋势模型和灰色动态模型,对浙江省及其11个市进行"十二五"期间的机械化综合水平预期结果进行预测,拟合误差均小于2%,误差较小,预测值有一定的可信度。运用DPS软件,对浙江省2009-2013年农业机械化总水平和11个市2014年和2015年农业机械化总水平进行了预测。预测表明,2015年浙江省农业机械化综合水平预测值为68.23%。"十二五"期间,浙江省农业机械化综合水平增长约为5%,其中丽水市是省内农业机械化综合水平较低的城市,宁波市农业机械化水平已经达到高级阶段,两个城市之间存在的差距会扩大。本文分析了浙江省目前农业机械化综合水平,预测了浙江省的农业机械化综合水平,研究了其发展趋势。根据浙江省农业发展的现状和发展趋势,明确了农业机械化发展的优势和不足,对浙江省制定农机发展相关政策有一定的指导作用。
罗薇[10]（2013）在《基于广义回归神经网络的广西农业机械需求预测》文中研究表明提出了一种基于广义回归神经网络的农业机械需求预测模型。该模型以GRNN神经网络为基础,运用循环测试法,结合k折交叉验证进行了参数寻优和网络训练,能在历史数据样本较少的情况下获得满意的预测精度。同时,引用广西1995-2010年农机总动力以及相关影响因素的数据进行测试,验证了模型的有效性。
二、2001年-2010年广西农机总动力人工神经网络预测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、2001年-2010年广西农机总动力人工神经网络预测（论文提纲范文）
（1）黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展综合评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化发展进程分析 |
| 2.1 黑龙江垦区概况及特点 |
| 2.1.1 黑龙江垦区概况 |
| 2.1.2 黑龙江垦区特点 |
| 2.2 黑龙江垦区农业机械化发展进程分析 |
| 2.2.1 黑龙江垦区农业机械化发展历程 |
| 2.2.2 黑龙江垦区农业机械化发展影响因素 |
| 2.2.3 黑龙江垦区农业机械化存在的问题 |
| 2.3 黑龙江垦区新型城镇化发展进程分析 |
| 2.3.1 黑龙江垦区新型城镇化发展历程 |
| 2.3.2 黑龙江垦区新型城镇化发展影响因素 |
| 2.3.3 黑龙江垦区新型城镇化存在的问题 |
| 2.4 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化互动机理 |
| 2.4.1 发达国家农业机械化与城镇化互动经验借鉴 |
| 2.4.2 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化互动过程 |
| 2.4.3 黑龙江垦区农业机械化-新型城镇化协调发展系统模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化综合评价 |
| 3.1 评价模型 |
| 3.1.1 DPSIR概念模型 |
| 3.1.2 DPSIR模型逻辑关系分析 |
| 3.2 评价指标体系构建 |
| 3.2.1 评价指标体系构建原则 |
| 3.2.2 综合评价指标体系框架 |
| 3.2.3 评价指标体系 |
| 3.3 权重的计算方法 |
| 3.3.1 主观权重的确定 |
| 3.3.2 客观权重的确定 |
| 3.3.3 综合权重计算 |
| 3.4 黑龙江垦区农业机械化发展综合评价 |
| 3.4.1 评价指标有效性分析 |
| 3.4.2 计算权重 |
| 3.4.3 黑龙江垦区农机化发展状态评价 |
| 3.5 黑龙江垦区新型城镇化发展综合评价 |
| 3.5.1 评价指标有效性分析 |
| 3.5.2 计算权重 |
| 3.5.3 黑龙江垦区新型城镇化发展状态评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调度测评及影响关系分析 |
| 4.1 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调度测评 |
| 4.1.1 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化耦合协调度测算 |
| 4.1.2 农业机械化与新型城镇化协调发展的影响因素分析 |
| 4.2 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展关系实证 |
| 4.2.1 计量模型说明 |
| 4.2.2 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展实证 |
| 4.3 黑龙江垦区农业机械化对新型城镇化增量贡献测评 |
| 4.3.1 农业机械化对新型城镇化增量贡献理论基础 |
| 4.3.2 黑龙江省垦区农业机械化对新型城镇化增量贡献实证分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展策略 |
| 5.1 制度机制改革策略 |
| 5.1.1 完善城乡一体化各项管理制度 |
| 5.1.2 改革优化相关主体职能 |
| 5.1.3 深化农垦改革落实产业发展政策 |
| 5.2 社会经济发展策略 |
| 5.2.1 发展垦区特色新型城镇化策略 |
| 5.2.2 差异化可持续发展农业机械化 |
| 5.2.3 优化产业结构升级 |
| 5.3 科技人才策略 |
| 5.3.1 注重人才培养与引进 |
| 5.3.2 加快农机化技术创新应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 个人简历 |
（2）我国南方丘陵山地生态系统服务与社会经济协同发展研究 ——以湘西土家族苗族自治州为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题的背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、论文的目的和意义 |
| 第二节 国内外研究综述 |
| 一、区域生态系统服务研究动态 |
| 二、民族地区社会经济系统与可持续发展研究动态 |
| 三、区域可持续发展与协同发展研究进展 |
| 第三节 研究目标和主要研究内容 |
| 一、研究目标 |
| 二、研究内容 |
| 三、技术路线 |
| 第二章 研究区域 |
| 第一节 湘西概况 |
| 一、地理位置、行政区划与民族分布 |
| 二、湘西地区地形地貌与自然灾害特点 |
| 三、湘西地区生态系统类型分布、生态环境与社会经济 |
| 第二节 研究区域的实地考察与调研 |
| 一、湘西实地考察 |
| 二、参与式调研与集中会议研讨 |
| 第三章 研究方案 |
| 第一节 数据来源 |
| 一、遥感监测数据 |
| 二、资料收集与数据整理 |
| 第二节 技术支持 |
| 一、应用软件工具材料 |
| 二、机器学习技术模型 |
| 第三节 研究方法 |
| 一、生态系统服务与社会经济核算方法、计算公式和评价模式 |
| 二、区域生态系统服务与社会经济影响关系分析模型与评估方法 |
| 三、区域生态环境与社会经济预测与情景分析方法 |
| 第四章 基于3S区域生态系统服务与社会经济时空变化分析 |
| 第一节 土地利用变化下生态系统服务价值时空演变分析 |
| 一、1980-2018年湘西土地利用变化及转移矩阵分析 |
| 二、生态系统服务功能分析及价值估算 |
| 第二节 民族地区社会经济时空演变分析 |
| 一、湘西州社会人口因素变化分析 |
| 二、湘西州经济生产总值因素变化 |
| 三、湘西州社会经济人均产总值与人均可支配收入变化分析 |
| 第三节 区域气象环境影响下作物生产时空演变分析 |
| 一、1980-2018湘西气象环境因素变化情况分析 |
| 二、湘西州气象环境影响下的农作物变化分析 |
| 第五章 区域生态系统服务与社会经济发展影响关系分析 |
| 第一节 生态系统与社会经济内部因素影响关系 |
| 一、土地利用变化下生态系统各因素之间的影响关系 |
| 二、社会经济内部各因素间影响关系分析 |
| 三、气象环境内部各因素影响关系分析 |
| 第二节 区域生态系统服务与社会经济影响因素分析 |
| 一、土地生态系统对社会人口因素的影响分析 |
| 二、土地生态对经济产值的时空效应分析 |
| 第三节 区域复杂生态系统与社会经济系统影响因素分析 |
| 一、气象生态环境对农作物社会经济发展影响因素的时空效应分析 |
| 二、气象生态环境对农作物灾害影响因素的时空效应分析 |
| 第六章 区域生态系统服务与社会经济协同发展预测与情景分析 |
| 第一节 区域生态系统与社会经济协同发展人工神经网络预测与特征分析 |
| 一、基于灾害-环境-社会经济耦合下的生态系统服务人工神经网络预测与特征分析 |
| 二、基于农田生态系统与农村社会经济发展人工神经网络预测与特征分析 |
| 第二节 生态系统与社会经济权衡决策的情景分析及协同发展上的建议 |
| 一、生态系统服务与社会经济权衡决策中的情景分析 |
| 二、生态系统服务与社会经济在PEST-SWOT模型上的协同发展分析 |
| 第七章 讨论、结论与展望 |
| 第一节 讨论 |
| 第二节 结论 |
| 第三节 主要创新点、不足与展望 |
| 一、主要创新点 |
| 二、不足之处 |
| 三、展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 (致谢) |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）基于GIS和BP神经网络的云南省贫困因素空间模拟分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外基本研究现状 |
| 1.2.1 GIS应用研究现状 |
| 1.2.2 神经网络应用研究现状 |
| 1.2.3 研究现状述评 |
| 1.3 我国近年的扶贫、消贫政策 |
| 1.4 研究目的及方法 |
| 1.5 设计方案及技术路线 |
| 第二章 数据获取及预处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 云南自然状况 |
| 2.1.2 云南省贫困县现状 |
| 2.2 数据来源及预处理 |
| 2.2.1 指标选取原则 |
| 2.2.2 数据来源 |
| 2.2.3 数据预处理 |
| 第三章 贫困因素相关性研究及回归分析 |
| 3.1 相关性分析 |
| 3.1.1 Pearson相关分析原理 |
| 3.1.2 贫困因素相关性分析结果 |
| 3.2 最小二乘法的线性回归分析 |
| 3.2.1 最小二乘估计原理 |
| 3.2.2 贫困因素回归估计结果 |
| 第四章 BP人工神经网络 |
| 4.1 BP人工神经网络介绍 |
| 4.1.1 神经网络的生物原理 |
| 4.1.2 激活函数 |
| 4.2 优化算法 |
| 4.2.1 梯度下降法 |
| 4.2.2 牛顿法和拟牛顿法 |
| 4.2.3 共轭梯度法 |
| 4.2.4 启发式优化方法 |
| 4.3 BP神经网络的数学推导 |
| 4.4 BP训练网络实现步骤 |
| 4.5 基于BP神经网络逼近函数研究 |
| 第五章 BP神经网络支持下的贫困因素空间模拟分析 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.1.1 数据归一化处理 |
| 5.1.2 评价标准设定 |
| 5.1.3 spline线性插值 |
| 5.2 BP神经网络模型模拟分析 |
| 5.2.1 自然致贫指数模拟分析 |
| 5.2.2 社会致贫指数模拟分析 |
| 5.2.3 消贫指数模拟分析 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A(攻读学位期间发表期刊论文) |
| 附录 B(参与科研与获奖) |
（4）新疆克里雅河流域土地利用/覆被变化及其可持续性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 土地利用/覆被变化研究 |
| 1.2.2 气候变化对水资源的影响研究 |
| 1.2.3 生态需水研究 |
| 1.2.4 克里雅河生态环境相关研究 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 地形、地貌 |
| 2.3 气候 |
| 2.3.1 气温 |
| 2.3.2 降水 |
| 2.3.3 蒸发 |
| 2.4 水资源 |
| 2.5 社会经济概况 |
| 第三章 克里雅河流域土地利用/覆被变化特征 |
| 3.1 数据与方法 |
| 3.1.1 数据获取与处理 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.2 克里雅河流域土地利用/覆被时空变化特征 |
| 3.2.1 上游LUCC变化 |
| 3.2.2 中游LUCC变化 |
| 3.2.3 下游LUCC变化 |
| 3.2.4 以河道为中心的土地利用/覆被时空变化特征 |
| 3.3 土地利用/覆被变化驱动因子分析 |
| 3.3.1 上游土地利用/覆被变化驱动因子分析 |
| 3.3.2 中游土地利用/覆被变化驱动因子分析 |
| 3.3.3 下游土地利用/覆被变化驱动因子分析 |
| 3.3.4 上、中、下游LUCC变化相关性 |
| 3.4 景观格局变化特征 |
| 3.4.1 上游景观格局变化 |
| 3.4.2 中游景观格局变化 |
| 3.4.3 下游景观格局变化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 气候变化对水资源和植被的影响 |
| 4.1 研究方法与数据 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 数据 |
| 4.2 流域气候变化 |
| 4.2.1 气温变化特征 |
| 4.2.2 降水量变化特征 |
| 4.2.3 潜在蒸散量变化 |
| 4.3 气候变化对径流的影响 |
| 4.3.1 径流变化 |
| 4.3.2 气候变化对径流的影响 |
| 4.4 气候变化对植被的影响 |
| 4.4.1 NDVI变化特征 |
| 4.4.2 流域尺度气候要素与NDVI的相关性 |
| 4.4.3 径流与NDVI的相关性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 克里雅河流域水资源利用结构与需水分析 |
| 5.1 研究方法与数据 |
| 5.1.1 研究方法 |
| 5.1.2 数据 |
| 5.2 天然植被生态需水计算结果 |
| 5.2.1 天然植被生态需水时间变化特征 |
| 5.2.2 天然植被生态需水空间分布特征 |
| 5.2.3 流域景观格局与天然植被生态需水变化关系 |
| 5.3 农业需水量分析与预测 |
| 5.3.1 农业种植结构演变特征 |
| 5.3.2 主要农作物需水量变化 |
| 5.3.3 农业需水量变化的驱动力分析 |
| 5.3.4 气候变化背景下的农业需水量预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 克里雅河流域水资源供需平衡及适宜发展规模 |
| 6.1 研究方法与数据 |
| 6.2 克里雅河流域水资源供需平衡分析 |
| 6.2.1 克里雅河流域各业需水量 |
| 6.2.2 水资源供需平衡分析 |
| 6.3 基于水热平衡原理的绿洲适宜发展规模 |
| 6.3.1 绿洲稳定度及适宜发展规模评价 |
| 6.3.2 绿洲适宜发展规模预测 |
| 6.4 克里雅河流域水土资源合理开发对策与建议 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论、创新与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的学术论文目录 |
（5）北方农牧交错区乡村人地系统适应性演化研究 ——以内蒙古达尔罕茂明安联合旗为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 理论背景 |
| 1.1.2 现实背景 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究思路与内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究数据与搜集 |
| 1.4.1 自然基础数据与遥感影像 |
| 1.4.2 社会统计数据与历史资料 |
| 1.4.3 实地调查数据与调研样点 |
| 1.5 研究目标与拟解决的关键问题 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 拟解决的关键问题 |
| 第二章 研究综述与理论框架 |
| 2.1 相关概念辨析 |
| 2.1.1 乡村人地系统 |
| 2.1.2 乡村人地系统发展转型 |
| 2.1.3 乡村人地系统体制转换 |
| 2.1.4 乡村农牧户生计适应能力 |
| 2.2 理论研究综述 |
| 2.2.1 社会-生态系统 |
| 2.2.2 社会-生态系统脆弱性 |
| 2.2.3 社会-生态系统适应性 |
| 2.2.4 研究述评 |
| 2.3 基础理论与方法 |
| 2.3.1 人地关系地域系统理论 |
| 2.3.2 适应性循环理论 |
| 2.3.3 可持续生计框架 |
| 2.3.4 可持续性科学理论 |
| 2.4 乡村人地系统适应性演化分析框架的构建 |
| 2.4.1 脆弱性、适应性、体制转换和适应性循环关系 |
| 2.4.2 乡村人地系统脆弱性演化与农户适应性的框架联系 |
| 2.4.3 乡村人地系统适应性演化分析框架的构建 |
| 第三章 达尔罕茂明安联合旗乡村人地系统发展阶段划分与特征 |
| 3.1 达尔罕茂明安联合旗概况 |
| 3.1.1 自然环境概况 |
| 3.1.2 社会经济发展概况 |
| 3.1.3 农牧业发展概况 |
| 3.1.4 生态建设与保护概况 |
| 3.1.5 研究区典型性 |
| 3.2 达尔罕茂明安联合旗乡村人地系统发展过程 |
| 3.2.1 达尔罕茂明安联合旗乡村人地系统发展过程阶段划分 |
| 3.2.2 乡村人地系统重组阶段(1952-1978 年) |
| 3.2.3 乡村人地系统快速发展阶段(1979-2002 年) |
| 3.2.4 乡村人地系统稳步发展阶段(2003-2016 年) |
| 3.3 达尔罕茂明安联合旗乡村人地系统发展特征 |
| 3.3.1 乡村人地系统发展阶段性特征显着 |
| 3.3.2 气候暖干化在乡村人地系统发展过程中具有重要作用 |
| 3.3.3 人类活动深刻影响着乡村人地系统发展动力与稳定状态 |
| 3.3.4 乡村人地系统结构趋于复杂,功能不断完善 |
| 第四章 达尔罕茂明安联合旗乡村人地系统脆弱性时空格局演变 |
| 4.1 乡村人地系统脆弱性演变评价框架 |
| 4.1.1 乡村人地系统脆弱性演变评价意义 |
| 4.1.2 乡村人地系统脆弱性演变评价过程 |
| 4.1.3 乡村人地系统脆弱性演变评价内容 |
| 4.2 乡村人地系统脆弱性演变评价 |
| 4.2.1 评价指标体系构建 |
| 4.2.2 数据处理与确定权重 |
| 4.2.3 脆弱性演变评价模型 |
| 4.2.4 脆弱性各维度时空分异评价结果 |
| 4.3 乡村人地系统脆弱性时空格局演化特征 |
| 4.3.1 不同产业主导乡村人地系统脆弱性演化特征 |
| 4.3.2 乡村人地系统脆弱性演变总体特征 |
| 4.4 乡村人地系统脆弱性时空变异特征 |
| 4.4.1 不同产业主导乡村人地系统脆弱性变异特征分析 |
| 4.4.2 乡村人地系统脆弱性变异总体特征 |
| 4.5 乡村人地系统脆弱性演变中系统结构与功能变化特征 |
| 第五章 达尔罕茂明安联合旗农牧户适应行为分异 |
| 5.1 适应结果分析 |
| 5.1.1 生活满意度 |
| 5.1.2 生活满意度分析 |
| 5.2 适应行为分析 |
| 5.2.1 适应行为 |
| 5.2.2 适应主体类型划分 |
| 5.2.3 不同类型适应主体家庭基本特征 |
| 5.3 适应能力评价 |
| 5.3.1 理论框架与指标体系构建 |
| 5.3.2 权重计算与指标科学性检验 |
| 5.3.3 农牧户生计资本指数计算 |
| 5.3.4 评价结果分析 |
| 5.4 适应能力对适应行为选择的影响 |
| 5.4.1 数据分析模型 |
| 5.4.2 数据分析结果 |
| 5.5 适应能力对适应结果的影响 |
| 5.5.1 模型检验及相关变量说明 |
| 5.5.2 实证结果分析 |
| 5.6 适应机制分析 |
| 5.6.1 适应障碍分析 |
| 5.6.2 适应机制分析 |
| 第六章 达尔罕茂明安联合旗乡村人地系统适应性演化机制 |
| 6.1 乡村人地系统适应性演化内涵与分析方法 |
| 6.1.1 乡村人地系统适应性演化内涵界定 |
| 6.1.2 乡村人地系统演化主控因素识别与方法 |
| 6.2 典型乡村人地系统适应性演化路径分析 |
| 6.2.1 农业主导型乡村人地系统演化路径分析 |
| 6.2.2 畜牧业主导型乡村人地系统演化路径分析 |
| 6.2.3 旅游业主导型乡村人地系统演化路径分析 |
| 6.2.4 综合型乡村人地系统演化路径分析 |
| 6.3 达尔罕茂明安联合旗乡村人地系统适应性演化机制分析 |
| 6.3.1 乡村人地系统适应性演化影响因素分析 |
| 6.3.2 乡村人地系统适应性演化特征分析 |
| 6.3.3 乡村人地系统适应性演化路径分析 |
| 6.3.4 乡村人地系统适应性演化机制分析 |
| 第七章 北方农牧交错区乡村可持续发展政策启示 |
| 7.1 乡村人地系统适应性管理的内涵 |
| 7.1.1 适应性管理的过程与目标 |
| 7.1.2 乡村人地系统适应性管理框架 |
| 7.1.3 乡村可持续发展存在的问题 |
| 7.2 乡镇层面的适应性管理政策启示 |
| 7.2.1 生态功能保持约束下乡村可持续发展的科学定位 |
| 7.2.2 制定动态管理体系,实现不同类型乡村差异化管理 |
| 7.2.3 重视乡村异质性特征,寻求效益与生态兼顾的复合型发展模式 |
| 7.3 农牧户层面适应性管理政策启示 |
| 7.3.1 针对不同类型农牧户,制定差异化补偿政策 |
| 7.3.2 针对不同类型农牧户,制定差异化生态保护与农牧户利益联结机制 |
| 7.3.3 针对不同类型农牧户适应障碍,提供不同的扶持政策与行动 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 研究特色与创新 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）黑龙江省耕地系统安全预警及调控研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国内外研究动态 |
| 1.3.2 国内外研究动态评述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 多学科相结合方法 |
| 1.5.2 典型调查法 |
| 1.5.3 数理统计分析方法 |
| 1.5.4 遥感技术与地理信息系统相结合的方法 |
| 1.6 研究思路与技术路线 |
| 1.7 创新点 |
| 1.7.1 构建了基于生物免疫机理的耕地系统安全预警识别体系 |
| 1.7.2 实现了耕地系统安全预警关键驱动因素的识别 |
| 1.7.3 构建了耕地系统安全预警驱动机理框架 |
| 1.7.4 探索了省-市-县多尺度的耕地系统安全调控方案 |
| 第2章 耕地系统安全预警及调控理论分析框架 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 耕地系统安全 |
| 2.1.2 耕地系统安全预警 |
| 2.1.3 耕地系统安全调控 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 系统论 |
| 2.2.2 控制论 |
| 2.2.3 地域分异理论 |
| 2.3 耕地系统安全预警理论分析框架 |
| 2.3.1 生物免疫机理应用于耕地系统安全预警的可行性分析 |
| 2.3.2 耕地系统安全预警内容 |
| 2.3.3 耕地系统安全预警目标 |
| 2.3.4 耕地系统安全预警结构流程 |
| 2.3.5 耕地系统安全预警功能模块 |
| 2.4 耕地系统安全调控理论分析框架 |
| 2.4.1 耕地系统安全调控思想 |
| 2.4.2 耕地系统安全调控主体 |
| 2.4.3 耕地系统安全调控原则 |
| 2.4.4 耕地系统安全调控目标 |
| 2.4.5 耕地系统安全调控内容框架 |
| 2.5 总体理论分析框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 研究区概况与数据来源及处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 自然地理条件 |
| 3.1.2 社会经济条件 |
| 3.1.3 耕地资源安全现状 |
| 3.2 数据来源与处理 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 数据处理 |
| 第4章 基于生物免疫机理的黑龙江省耕地系统安全预警 |
| 4.1 耕地系统安全预警指标体系构建 |
| 4.1.1 指标体系构建的原则 |
| 4.1.2 抗原(Ag) -抗体(Ab)框架模型 |
| 4.2 基于改进突变级数模型的耕地系统安全预警现状模型构建 |
| 4.2.1 改进的突变级数模型 |
| 4.2.2 现状评定模型的构建 |
| 4.2.3 预警评判标准 |
| 4.3 基于Elman模型的耕地系统安全预警预测模型构建 |
| 4.3.1 Elman神经网络原理及学习算法 |
| 4.3.2 预测模型的构建 |
| 4.4 省域尺度下研究区耕地系统安全预警 |
| 4.4.1 省域尺度下基于Ag-Ab模型的耕地系统安全预警指标体系 |
| 4.4.2 耕地系统安全预警现状结果及分析 |
| 4.4.3 耕地系统安全预警预测结果及分析 |
| 4.5 市域尺度下研究区耕地系统安全预警 |
| 4.5.1 市域尺度下基于Ag-Ab模型的耕地系统安全预警指标体系 |
| 4.5.2 耕地系统安全警情现状结果及分析 |
| 4.5.3 耕地系统安全预警预测结果及分析 |
| 4.6 县域尺度下耕地系统安全预警 |
| 4.6.1 县域尺度下基于Ag-Ab模型的耕地系统安全预警指标体系 |
| 4.6.2 耕地系统安全警情现状结果及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 黑龙江省耕地系统安全预警时空分异特征 |
| 5.1 省域尺度下耕地系统安全预警时间序列变化特征 |
| 5.1.1 耕地系统安全预警历史变化特征 |
| 5.1.2 耕地系统安全预警发展趋势特征 |
| 5.2 市域尺度下研究区耕地系统安全预警时空分异特征 |
| 5.2.1 耕地系统安全预警历史变化特征 |
| 5.2.2 耕地系统安全预警发展趋势特征 |
| 5.2.3 不同时段耕地系统安全预警空间格局特征 |
| 5.3 县域尺度下耕地系统安全预警空间分异特征 |
| 5.3.1 探索性空间数据分析方法及原理 |
| 5.3.2 县域耕地系统安全预警空间分异特征 |
| 5.3.3 县域耕地系统安全预警空间自相关分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 黑龙江省耕地系统安全预警驱动机理 |
| 6.1 耕地系统安全预警驱动因素分析模型构建 |
| 6.1.1 驱动因素的选取及分析 |
| 6.1.2 面板数据模型构建 |
| 6.1.3 最小二乘法和地理加权回归模型构建 |
| 6.2 省域尺度下耕地系统安全预警驱动因素分析 |
| 6.2.1 耕地系统安全预警驱动因素作用大小 |
| 6.2.2 耕地系统安全预警驱动因素作用比较分析 |
| 6.3 市域尺度下耕地系统安全预警驱动因素分析 |
| 6.3.1 单位根检验 |
| 6.3.2 协整检验 |
| 6.3.3 面板数据模型的选择 |
| 6.3.4 组间异方差、序列相关和横截面相关检验 |
| 6.3.5 内生性检验 |
| 6.3.6 不同面板数据模型回归结果比较及驱动因素作用分析 |
| 6.4 县域尺度下耕地系统安全预警驱动因素分析 |
| 6.4.1 OLS模型估算结果 |
| 6.4.2 GWR模型估算结果 |
| 6.4.3 驱动因素的空间差异分析 |
| 6.5 耕地系统安全预警驱动机理分析 |
| 6.5.1 不同尺度下耕地系统安全预警关键性驱动因素比较 |
| 6.5.2 自然生态因素对耕地系统安全预警驱动机理分析 |
| 6.5.3 社会经济因素对耕地系统安全预警驱动机理分析 |
| 6.5.4 耕地系统安全预警驱动机理框架 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 黑龙江省耕地系统安全调控 |
| 7.1 省域尺度下基于政策推动的耕地系统安全总体调控 |
| 7.1.1 总体调控体系构建 |
| 7.1.2 基于政策推动的调控内容 |
| 7.2 市域尺度下基于情景分析的耕地系统安全分区调控 |
| 7.2.1 分区调控原则 |
| 7.2.2 分区指标体系构建 |
| 7.2.3 分区结果 |
| 7.2.4 分区调控情景设定 |
| 7.2.5 基于情景分析的各分区耕地系统安全预警变化趋势分析 |
| 7.3 县域尺度下基于耕地格局优化的耕地系统安全调控 |
| 7.3.1 耕地格局时空变化特征 |
| 7.3.2 基于耕地格局优化的耕地系统安全调控原理及模型 |
| 7.3.3 基于耕地格局优化的耕地系统安全调控技术框架 |
| 7.3.4 基于FLUS模型的耕地格局情景模拟 |
| 7.3.5 不同调控情景下耕地在不同地形上分布的耕地系统安全警情分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表论文及获奖情况 |
（7）河北省农机总动力人工神经网络预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 一元非线性回归预测模型 |
| 2 BP神经网络预测模型 |
| 3 BP神经网络的非线性组合预测模型 |
| 4 结论 |
（8）基于实数遗传算法与神经网络的农机总动力预测及分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基本理论 |
| 1.1 遗传算法简介 |
| 1.1.1 初始种群的产生 |
| 1.1.2 个体适应度的计算 |
| 1.1.3 选择配对 |
| 1.1.4 子代个体的产生 |
| 1.1.5 变异 |
| 1.1.6 进化的终止条件 |
| 1.2 BP神经网络 |
| 2 实例分析 |
| 3 结论 |
（9）浙江省农业机械化发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外的发展状况 |
| 1.2.1 农业机械化研究的国内外状况 |
| 1.2.2 国内农业机械的发展成果及不足之处 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究内容、方法 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 浙江省农业机械化综合水平评价方法 |
| 2.1 浙江省农业机械化的发展现状 |
| 2.1.1 浙江省的农业机械装备现状 |
| 2.1.2 农业机械化作业水平的发展现状 |
| 2.1.3 农业经济发展状况 |
| 2.1.4 农业机械化服务体系的发展 |
| 2.2 农业机械化指标体系设置的基本原则 |
| 2.3 现有评价指标体系的分析与比较 |
| 2.4 指标体系设置与评价标准确定 |
| 2.4.1 设置评价指标体系 |
| 2.4.2 确定农业机械化发展水平评价标准值 |
| 2.5 各个评价指标计算公式与综合评价方法的公式 |
| 2.5.1 二级指标体系的计算公式 |
| 2.5.2 一级评价指标及农业机械化水平的计算公式 |
| 2.6 浙江省农业机械化总体发展水平计算及其各级指标数据分析 |
| 2.6.1 浙江省农机化评价体系相关数据处理结果 |
| 2.6.2 数据分析结果 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 11个市农业机械化发展水平分析与比较 |
| 3.1 浙江省农业资源分布状况 |
| 3.2 杭州市的农业机械化水平 |
| 3.2.1 杭州市相关数据及结果 |
| 3.2.2 结果分析 |
| 3.3 宁波市的农业机械化水平 |
| 3.3.1 宁波市相关数据及结果 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.4 温州市的农业机械化水平 |
| 3.4.1 温州市相关数据及结果 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 嘉兴市的农业机械化水平 |
| 3.5.1 嘉兴市相关数据及结果 |
| 3.5.2 结果分析 |
| 3.6 湖州市的农业机械化水平 |
| 3.6.1 湖州市相关数据及结果 |
| 3.6.2 结果分析 |
| 3.7 绍兴市的农业机械化水平 |
| 3.7.1 绍兴市相关数据及结果 |
| 3.7.2 结果分析 |
| 3.8 金华市的农业机械化水平 |
| 3.8.1 金华市相关数据及结果 |
| 3.8.2 结果分析 |
| 3.9 衢州市的农业机械化水平 |
| 3.9.1 衢州市相关数据及结果 |
| 3.9.2 结果分析 |
| 3.10 舟山市的农业机械化水平 |
| 3.10.1 舟山市相关数据及结果 |
| 3.10.2 结果分析 |
| 3.11 台州市的农业机械化水平 |
| 3.11.1 台州市相关数据及结果 |
| 3.11.2 结果分析 |
| 3.12 丽水市的农业机械化水平 |
| 3.12.1 丽水市相关数据及结果 |
| 3.12.2 结果分析 |
| 3.13 11个市的农业综合水平的比较 |
| 3.14 本章小结 |
| 第4章 农业机械化综合水平预测 |
| 4.1 时间序列趋势分析模型 |
| 4.1.1 一次滑动平均模型 |
| 4.1.2 一次指数平滑模型 |
| 4.1.3 二次指数平滑模型 |
| 4.1.4 一次平滑模型 |
| 4.1.5 三次指数平滑模型 |
| 4.2 灰色动态模型 |
| 4.2.1 灰色理论的概念、观点、方法和途径 |
| 4.2.2 GM(1,1)模型 |
| 4.2.3 模型诊断 |
| 4.3 软件介绍 |
| 4.4 浙江省农业机械化综合水平的预测与分析 |
| 4.4.1 浙江省农业机械化水平的预测 |
| 4.4.2 灰色M(1,1)模型分析 |
| 4.4.3 预测结果分析 |
| 4.5 11个市的农业机械化综合水平预测与分析 |
| 4.5.1 杭州市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.2 宁波市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.3 温州市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.4 嘉兴市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.5 湖州市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.6 绍兴市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.7 金华市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.8 衢州市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.9 舟山市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.10 台州市农业机械化综合水平预测 |
| 4.5.11 丽水市农业机械化综合水平预测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
（10）基于广义回归神经网络的广西农业机械需求预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 GRNN的结构和工作原理 |
| 2 广西农机需求预测模型的建立 |
| 2.1 样本选择 |
| 2.2 数据初始化 |
| 2.3 网络训练 |
| 3 训练结果分析 |
| 3.1 拟合检验 |
| 1) 样本均方误差。 |
| 2) 拟合度。 |
| 3.2 外推检验 |
| 4 结论 |
四、2001年-2010年广西农机总动力人工神经网络预测（论文参考文献）
- [1]黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展综合评价研究[D]. 赵世秀. 黑龙江八一农垦大学, 2021(01)
- [2]我国南方丘陵山地生态系统服务与社会经济协同发展研究 ——以湘西土家族苗族自治州为例[D]. 匡奕敩. 中央民族大学, 2020(01)
- [3]基于GIS和BP神经网络的云南省贫困因素空间模拟分析[D]. 冯宇. 昆明理工大学, 2020(04)
- [4]新疆克里雅河流域土地利用/覆被变化及其可持续性研究[D]. 祖拜代·木依布拉. 中央民族大学, 2019(04)
- [5]北方农牧交错区乡村人地系统适应性演化研究 ——以内蒙古达尔罕茂明安联合旗为例[D]. 李文龙. 西北大学, 2019(07)
- [6]黑龙江省耕地系统安全预警及调控研究[D]. 陈藜藜. 东北大学, 2018(12)
- [7]河北省农机总动力人工神经网络预测[J]. 贾卓,杨洋,李生鹏. 河北北方学院学报(自然科学版), 2018(01)
- [8]基于实数遗传算法与神经网络的农机总动力预测及分析[J]. 任永泰,张达,许东阳,乔金友. 农机化研究, 2018(07)
- [9]浙江省农业机械化发展研究[D]. 钱杨. 南京农业大学, 2015(06)
- [10]基于广义回归神经网络的广西农业机械需求预测[J]. 罗薇. 农机化研究, 2013(01)
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