基于LM-BP神经网络水务一体化管理评价及对策研究

发布时间：2017-08-29 20:09

  本文关键词：基于LM-BP神经网络水务一体化管理评价及对策研究

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【摘要】：城市水务行业属于市政公用事业,和社会公共利益紧密相连,关系城市居民生活质量和经济社会的可持续发展。经过几十年的改革历程我国水务取得了显著成效,但在实际问题中,仍然存在不少问题,诸如地域上“城乡分割”、流域上“条状分割”、职能上“部门分割”、制度上“政出多门”以及基础设施落后、水务市场化不完善,水价形成机制单一,水务相关法律缺失等,要解决水务管理体制相关问题,关键是改革和创新。开展城市水务一体化管理研究,无论是实践角度和理论角度都有重要意义。本文首先对选取36个重要城市进行全面调研,并进行水务一体化管理总体评价,从水行政主管部门对涉水职能管理角度着手,通过对水行政、防洪、供水、节水、排水、污水处理回用职能纳入情况进行统计分析,通过分析得出36个城市中成立水务局的有24个,占比为67%,水务一体化的程度有了进一步的提高。承担供水、节水、排水、污水处理及回用的职能占比分别为56%、86%、44%、14%,其中污水处理回用纳入职能比例是最低的的。进而总结我国城市水务一体化管理取得的成效及存在的不足。其次,运用LM-BP神经网络数学模型对选取的典型城市进行水务一体化管理现状的定量评价。要首先建立水务一体化管理的评价指标体系及评价标准,然后建立LM-BP神经网络模型进行训练及仿真,并用层次分析法评价模型进行对比分析,通过模型输出结果对比,基于层次分析法的评价模型与LM-BP神经网络评价模型综合分值相差不大,评价等级除了北京市略有差别外,其他五个城市评价等级完全一致,这表明基于LM-BP神经网络评价模型的实用性和有效性。评价的6个城市中,北京市评价结果显示优秀,天津、深圳、广州评价结果为良好,而郑州和济南略差,为中等水平。基于LM-BP神经网络的评价模型,克服了传统的神经网络模型的缺点,其收敛速度和精度都有所提高,相对于层次分析法,提高了计算效率,对于批量数据的处理,神经网络显示了它的优越性。评价模型的客观性,准确性,效率性,为今后的水务一体化的管理决策提供了科学的评价方法。文章最后提出了深化我国水务一体化改革的对策:一、构建新型城市水务治理结构;二、整合水务产业结构,健全多元化投融资机制;三、构建合理的水价形成机制;四、完善水务行业相关法律法规;五、实现城乡水务一体化管理,为水资源优化配置提供有力体制保证;六、构建合理高效的竞争机制;七、加强水务信息化建设,实现智能水务。本文的创新在于:(1)从水行政主管部门对涉水职能管理角度研究城市水务一体化管理现状,通过对水行政、防洪、供水、节水、排水、污水处理回用职能纳入情况进行统计分析,更加具有针对性。(2)综合评价方法创新,以往对水务一体化的研究,多以定性的评价为主或者基于层次分析法的评价模型进行水务一体化管理现状进行评价。本文选择定性与定量相结合的方法进行评价,首先用定性的方法对36个重要城市进行总体评价。其次建立了LM-BP神经网络评价模型对6个典型城市进行评价,评价结果显示评价模型实用有效,相对于层次分析法,提高了计算效率,对于批量数据的处理,神经网络显示了它的优越性。评价模型的客观性,准确性,效率性,为今后的水务一体化的管理决策提供了科学的评价方法。
【关键词】：水务一体化管理 涉水职能 综合评价指标体系 LM-BP神经网络 层次分析法 改革对策
【学位授予单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;TV213.4
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 选题背景和研究意义10-11
• 1.1.1 选题背景10-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 国内外研究进展11-13
• 1.2.1 国外研究进展11-12
• 1.2.2 国内研究进展12-13
• 1.3 研究主要内容13-15
• 1.4 技术路线15-16
• 2 我国重要城市水务一体化管理调查与分析16-30
• 2.1 基本概念16-17
• 2.1.1 水务与水利概念16
• 2.1.2 城市水务系统的相关概念16-17
• 2.1.3 水务一体化管理17
• 2.2 研究对象范围的确定17-20
• 2.2.1 确定研究对象所考虑的因素17-18
• 2.2.2 纳入研究对象范围的城市总体情况分析18-19
• 2.2.3 总体分析框架图19-20
• 2.3 重要城市水务一体化职能落实情况分析20-25
• 2.3.1 全国水务管理机构基本情况20-22
• 2.3.2 研究重要城市水务管理机构涉水职能情况分析22-25
• 2.4 重要城市水务一体化管理现状总体分析25
• 2.5 我国水务一体化管理改革的成效25-27
• 2.6 我国水务一体化管理体制改革的存在的不足27
• 2.7 本章小结27-30
• 3 基于LM-BP神经网络的水务一体化管理综合评价30-50
• 3.1 人工神经网络的基本原理30
• 3.2 BP神经网络的概述30-35
• 3.2.1 BP神经网络的拓扑结构31-33
• 3.2.2 BP神经网络的学习算法33-34
• 3.2.3 LM-BP神经网络的算法及流程图34-35
• 3.3 水务一体化管理综合评价指标体系的建立35-40
• 3.3.1 指标选取的原则35-36
• 3.3.2 水务一体化管理指标体系的建立36-38
• 3.3.3 水务一体化管理指标评分标准38-40
• 3.4 基于LM-BP神经网络的水务一体化管理现状综合评价模型的建立40-47
• 3.4.1 评价对象的选取40-41
• 3.4.2 基于LM-BP神经网络的评价模型的建立41-43
• 3.4.3 基于层次分析法的评价模型的建立43-47
• 3.4.4 评价结果的分析与对比47
• 3.5 本章小结47-50
• 4 深化我国城市水务一体化管理改革的对策50-56
• 4.1 深化我国水务一体化管理体制改革面临的新形势及新要求50-52
• 4.1.1 水务一体化管理是落实治水新方针的需要50
• 4.1.2 水务一体化管理是加快建设生态文明和推进生态文明制度体系的需要50-51
• 4.1.3 水务一体化管理是推进国家新型城镇化的需要51
• 4.1.4 水务一体化管理是水务行业适应国家“大数据战略”的需要51-52
• 4.2 深化我国水务一体化管理体制改革的对策52-55
• 4.2.1 构建新型城市水务治理结构52-53
• 4.2.2 整合水务产业结构，，健全多元化投融资机制53
• 4.2.3 建立合理的水价形成机制53
• 4.2.4 完善水务行业相关法律法规53-54
• 4.2.5 实现城乡水务一体化管理，为水资源优化配置提供有力体制保证54
• 4.2.6 构建合理高效的竞争机制54-55
• 4.2.7 加强水务信息化建设，实现智能水务55
• 4.3 本章小结55-56
• 5 结论与展望56-58
• 5.1 主要研究结论56
• 5.2 主要研究创新56-57
• 5.3 研究中的不足57
• 5.4 进一步研究展望57-58
• 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文58-60
• 致谢60-62
• 参考文献62-64

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本文编号：755185