基于BP神经网络的京津冀城市群可持续发展综合评价.pdf下载

weixin_39822095 2021-10-07 11:02:57

基于BP神经网络的京津冀城市群可持续发展综合评价.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24854954?utm_source=bbsseo

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基于BP神经网络的京津冀城市群可持续发展综合评价.pdf

内容概要：该论文构建了包含经济发展、社会发展、科技创新和生态环境4个子系统的城市可持续发展评价指标体系，运用2006-2015年数据，采用熵值法和BP神经网络对京津冀城市群可持续发展能力进行非线性测度与分类。结果显示北京和天津处于高可持续发展水平，且能力随距离递减；北京可持续发展能力呈下滑趋势，其他城市稳步上升；不同城市在各子系统中存在优劣势。研究建议城市应根据子系统优劣势制定针对性发展策略。代码部分详细展示了从数据预处理、熵值法赋权、BP神经网络建模到结果可视化的完整流程，并提供了子系统分析和政策建议生成的功能。; 适合人群：从事城市规划、环境保护、数据分析的研究人员及政策制定者，以及对BP神经网络和熵值法有一定了解的数据科学家。; 使用场景及目标：①评估城市群中各城市的可持续发展水平，识别高/低可持续发展的城市；②分析各城市在经济、社会、科技、生态四个子系统中的优劣势；③为政策制定提供数据支持，如针对生态短板城市加强环境治理投资。; 其他说明：实际应用中需要准备真实的京津冀城市群数据，包含经济、社会、科技和环境四大类指标。可以根据实际情况调整神经网络结构（隐藏层数量、神经元数量等）。子系统权重的计算也可以采用其他方法，如AHP等。此资源不仅提供了代码实现，还注重内容上的需求分析和方案设计，因此在学习过程中要结合这些内容一起实践，并调试对应的代码。

内容概要：该论文构建了包含经济发展、社会发展、科技创新和生态环境4个子系统的城市可持续发展评价指标体系，运用2006-2015年数据，采用熵值法和BP神经网络对京津冀城市群可持续发展能力进行非线性测度与分类。结果显示北京和天津处于高可持续发展水平，且能力随距离递减；北京可持续发展能力呈下滑趋势，其他城市稳步上升；不同城市在各子系统中存在优劣势。研究建议城市应根据子系统优劣势制定针对性发展策略。此外，论文还提供了详细的Python代码实现，涵盖了数据预处理、熵值法赋权、BP神经网络模型构建与评估、结果可视化和子系统分析等内容。适合人群：城市规划师、政策研究人员、数据科学家、环境科学家以及对城市群可持续发展感兴趣的学者和从业者。使用场景及目标：①用于评估城市群内各城市的可持续发展能力，识别优势与短板；②为政策制定者提供数据支持，帮助制定针对性的发展策略；③作为教学案例，用于讲授BP神经网络的应用和熵值法的实现。其他说明：该研究不仅展示了理论方法，还提供了完整的代码实现，使得研究结果具有较强的可操作性和实用性。研究中使用的方法可以扩展到其他城市群的研究中，通过调整指标体系权重适应不同的评估需求。同时，该研究还强调了可持续发展的时间趋势和空间分异规律，提出了具体的政策建议。

本研究采用了BP神经网络对京津冀地区进行典型的地物分类,对获取的遥感影像进行预处理过程和特征提取，制作标签样本，与传统的BP神经网络分类相比，本文在对BP神经网络的参数传递过程中增加了梯度下降和自适应学习率的方法来减小误差，与监督分类中的最大似然分类方法和最小距离分类方法进行对比，得到了BP神经网络算法较两种分类方法相比具有明显优势的结论，并使用构建的BP神经网络分类模型完成了对京津冀遥感影像的分类。同时，随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加，使得遥感影像分类的过程更加艰难。

2010 2010-01 [1]多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法.pdf [6]模糊神经网络在变形分析与预报中的应用研究.pdf [9]GPS_GLONASS组合精密单点定位研究.pdf [13]基于星间距离变化的动态双向时间同步算法.pdf [17]QZSS对GPS区域性能增强分析.pdf [21]GPS模糊度降相关LLL算法的一种改进.pdf [25]2008年汶川地震前的形变异常及机理解...

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