区域社会经济系统脆弱性综合评价及应用研究
发布时间：2020-07-12 05:26
【摘要】：随着全球人口的不断增长以及社会经济的快速发展，生存环境及社会经济系统的脆弱性问题也随之凸显出来，它严重影响到生态和社会经济的可持续发展。脆弱性逐渐成为全球环境变化与如何实现可持续性发展问题研究的热点和科学前沿领域之一。随着社会经济发展，脆弱性的概念不仅被应用在自然灾害、生态环境、地下水等领域，而且脆弱性的应用领域在不断扩大。 首先，本文系统阐述了区域社会经济系统脆弱性研究的背景、目的和意义，分析了国内外脆弱性的研究现状，总结了学者对脆弱性这一概念的不同看法及研究中所采用的不同方法，全面系统地对脆弱性的研究现状作出评述。 其次，本文定义区域社会经济系统脆弱性的概念，提出了脆弱性综合评价指标体系建立的原则。在此原则基础上，构建了区域社会经济系统脆弱性综合评价指标体系，该体系由主要成因指标和结果表现指标两个一级指标构成。其中主要成因指标包含资源生态成因指标、人口成因指标和环境污染成因指标三个二级指标；结果表现指标包含经济结果指标、社会结果指标和自然灾害结果指标三个二级指标，每个二级指标又分别包括若干三级指标。同时根据相关标准，确定所有三级指标的标准值。 第三，依据不同级别指标特点对各级指标采用不同的方法确定权重，对二级指标采用层次分析法确定权重，并对其进行一致性检验。针对三级指标数较多且所有原始信息直接来源于客观环境这一特点，采用熵值法确定三级指标的权重，有效地降低了调研时人为因素带来的主观性。 第四，按照评价要求所需划分灰类，引进模糊数学的隶属函数代替白化权函数，对灰色聚类分析法进行了改进。在此基础上，构建了适合区域社会经济系统脆弱性综合评价模型，使区域社会经济系统脆弱性综合评价客观、准确。 第五，运用典型相关分析法，对河北省区域经济系统脆弱性主要成因和结果表现指标间关联关系进行分析，从不同角度定量给出各二级指标在不同系统中的作用程度。选择改进的BP神经网络方法，定量度量主要成因中各指标的影响力和结果表现中各指标的感应度，为研究社会经济系统脆弱性两个一级指标间的关系关联提供新的方法。 第六，根据各指标序列散点图形态，针对不同指标分别采用直线回归方程、曲线回归方程及神经网络法，对河北省区域社会经济系统脆弱性综合评价指标体系中各三级指标未来值进行预测，根据预测结果对河北省区域社会经济系统脆弱性进行综合评价。 最后，本文根据对河北省经济系统脆弱性进行评价的结果及预测的数据，从资源生态、人口、环境污染、经济、社会及防灾等诸多方面指出其存在的问题，给出相应建议性的改进措施，为降低河北省社会经济系统脆弱性提供理论支持。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F127;F224
【图文】：
′′′′′′′′′′=121122121021222101112110yyyyyyyyyYLMMMMLL(3)BP神经网络模型的构建。为了研究主要成因变量与结果表现指标间关联关系，分析指标间的影响程度，根据主要成因指标与结果表现指标数目，构建BP神经网络模型。建立输入层变量为10个，中间层变量为20个，输出层变量为12个的BP神经网络，中间层神经元传递函数为tansig()(S型的正切函数)，输出层经元传递函数为logsig()(S型的对数函数)，训练函数trainlm，训练次数为200次，训练目标为0.0001。将标准化后的主要成因 X′数据和结果表现Y′数据矩阵提供给建立的BP神经网络。当训练目标误差小于0.0001，或训练次数为200次，停止训练，训练过程中误差变化见图5-1。
98图6-20 神经网络训练过程Fig. 6-20 Neutral network training progress(2)其他指标数据的预测。神经网络模型构建后，当神经网络学习结束后，就可以利用神经网络模型进行预测。首先将主要成因指标数据预测值(表6-9)进行标准化，然后提供给训练好的神经网络，最后将输出标准化结果再还原为实际值，具体数据结果见表6-19。表 6-19 神经网络预测的结果表现指标Table 6-19 Prediction of outcome performance indicators by neural network指标 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 20196Y 6.52 6.43 6.37 6.34 6.32 6.30 6.29 6.31 6.35 6.437Y 3.60 3.54 3.49 3.44 3.45 3.48 3.69 3.89 4.25 4.778Y 35.54 33.95 32.28 30.75 29.49 28.40 28.37 28.75 29.91 31.659Y 34.54 34.71 34.65 34.59 34.57 34.54 34.80 35.07 35.50 36.0810Y 2.77 2.94 2.96 2.97 2.97 2.97 2.98 2.98 2.99 2.9911Y 2.76 2.90 2.93 2.94 2.94 2.93 2.93 2.92 2.91 2.8812Y 30.14 33.33 35.57 37.78 39.79 41.22 42.05 40.79 37.96 33.896.7 主要成因指标脆弱性综合评价为了对未来河北省区域社会经济系统的脆弱性有深入了解，根据表4-1指标评价标准，使用公式(4-1)~ (4-4)，对2010~2019年度河北省区域社会经济系统脆弱性，主要成因项目中的三个二级指标进行综合评价。6.7.1 资源生态成因指标综合评价资源生态成因综合评价结果见表6-20，从该表可以看出河北省资源生态指标综合评价处于非常差类别。非
本文编号：2751496
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F127;F224
【图文】：
′′′′′′′′′′=121122121021222101112110yyyyyyyyyYLMMMMLL(3)BP神经网络模型的构建。为了研究主要成因变量与结果表现指标间关联关系，分析指标间的影响程度，根据主要成因指标与结果表现指标数目，构建BP神经网络模型。建立输入层变量为10个，中间层变量为20个，输出层变量为12个的BP神经网络，中间层神经元传递函数为tansig()(S型的正切函数)，输出层经元传递函数为logsig()(S型的对数函数)，训练函数trainlm，训练次数为200次，训练目标为0.0001。将标准化后的主要成因 X′数据和结果表现Y′数据矩阵提供给建立的BP神经网络。当训练目标误差小于0.0001，或训练次数为200次，停止训练，训练过程中误差变化见图5-1。
98图6-20 神经网络训练过程Fig. 6-20 Neutral network training progress(2)其他指标数据的预测。神经网络模型构建后，当神经网络学习结束后，就可以利用神经网络模型进行预测。首先将主要成因指标数据预测值(表6-9)进行标准化，然后提供给训练好的神经网络，最后将输出标准化结果再还原为实际值，具体数据结果见表6-19。表 6-19 神经网络预测的结果表现指标Table 6-19 Prediction of outcome performance indicators by neural network指标 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 20196Y 6.52 6.43 6.37 6.34 6.32 6.30 6.29 6.31 6.35 6.437Y 3.60 3.54 3.49 3.44 3.45 3.48 3.69 3.89 4.25 4.778Y 35.54 33.95 32.28 30.75 29.49 28.40 28.37 28.75 29.91 31.659Y 34.54 34.71 34.65 34.59 34.57 34.54 34.80 35.07 35.50 36.0810Y 2.77 2.94 2.96 2.97 2.97 2.97 2.98 2.98 2.99 2.9911Y 2.76 2.90 2.93 2.94 2.94 2.93 2.93 2.92 2.91 2.8812Y 30.14 33.33 35.57 37.78 39.79 41.22 42.05 40.79 37.96 33.896.7 主要成因指标脆弱性综合评价为了对未来河北省区域社会经济系统的脆弱性有深入了解，根据表4-1指标评价标准，使用公式(4-1)~ (4-4)，对2010~2019年度河北省区域社会经济系统脆弱性，主要成因项目中的三个二级指标进行综合评价。6.7.1 资源生态成因指标综合评价资源生态成因综合评价结果见表6-20，从该表可以看出河北省资源生态指标综合评价处于非常差类别。非
【参考文献】
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本文编号：2751496
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