基于区域协调发展大型基础设施项目建设伺服机制

发布时间：2020-04-29 05:49

【摘要】： 作为城市和区域系统的基础性要素和社会先行资本,基础设施是在社会生产和人民生活中起基础作用的公共设施和工程。基础设施的区域配置构成了经济增长在空间上所依赖的物质基础和物质结构,决定着区域经济增长的条件,从多方面不同程度地促进或制约着区域经济的发展。由于空间规模和建设运营周期超出一般的基础设施建设项目,大型基础设施建设项目对国家和地区的影响更加重大和深远。但目前我国大型基础设施决策的理论、技术和评价体系还很不完善,决策失误屡见不鲜。基于系统论、控制论及预测、评价、优化等理论和技术,本文设计了大型基础设施的多阶多目标伺服决策机制,旨在完善我国重大建设项目决策体系。首先,基于系统科学理论和方法,分析大型基础设施作用于区域的机理,探寻其作用点和作用途径,研究区域系统演进规律,并遴选指标标识基础设施和区域系统。其次,运用人工神经网络的计算模型,通过有导师训练,实现函数逼近,获取在一定时期内二者之间存在的某种相对稳定的函数映射关系。并利用该函数,预测新建大型基础设施的建设运营对区域的影响。再次,系统分析区域经济、社会、资源环境,研究区域系统发展的协调性机理,构建评价指标体系,建立评价模型。评价基础设施建设运营对区域发展协调性及发展趋势的影响结果。最后,将评价结果反馈至决策者,适时调整基础设施的规模和功能目标等。按此程序对基础设施建设的每个阶段的决策方案进行优化,从而实现基础设施的伺服动态决策机制。并拟以东营港建设项目为实例按此程序进行研究。东营港扩建工程是山东省重大工程项目,对黄河三角洲及山东区域发展必然产生重大影响。监测山东地区经济一社会一资源环境发展和变化趋势,评价其协调发展度,将结果反馈至决策者,适时调整东营港的规划建设方案。通过研究,基本证实东营港在其扩建初期,能较好地促进黄河三角洲及山东地区的协调发展,该项目可按既定方案实施;后续各阶段,应继续监测该区域的各项指标、评价其协调性,并适时优化其建设方案。
【图文】：

过程图,神经,过程,神经元

根据输入和输出数据的特点，在此输入层和中间层之间的激励函数采用正切s型函数加比19，中间层和输出之间的函数采用线性函数purelin，输入层的神经元数目为24，输出层神经元数目为20，中间层神经元数目为49，如

神经网络训练,东营港

第5章东营港建设项目实例研究经过matlab神经网络工具箱的训练后，网络输出函数的精度达到要求，如图5.2所示。图5.2神经网络训练结果因数据不足，，假定东营港2004年投入建设，年末部分码头可投入运营，当年投入资金17亿元人民币，港口吞吐能力全年增加300万吨，全省水运货运量会增加 3104万吨，客运量增加143万人次。训练完成后，输入2004年的区域系统指标和基础设施系统指标组成的向t，即输入表5.1中最后一列前20行及后4行加东营港指标之和组成的向盆
【学位授予单位】：同济大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：F290;F224

【参考文献】