基于BP神经网络模型的土地征收项目社会稳定风险评估研究

发布时间：2020-05-28 08:52

【摘要】：中国的工业化伴随着城镇化还需要一个长期的过程,中国2017年城镇化率已达到58.52%,土地征收项目一直是我国推进城镇化的重要举措,关系到社会民生,影响面广,特别是土地征收程序、环境保护与社会保障等问题产生的社会纠纷和社会冲突逐年增加,进一步威胁到整个社会的稳定。所以,构建土地征收项目的社会稳定风险评估体系,用科学的方法对土地征收项目社会稳定风险进行分析评估,采取适当措施预防和降低社会稳定风险,对保障土地征收项目的运行、保持社会的稳定具有重要意义。首先,本论文在总结梳理有关社会稳定风险评估方面的文献基础上,界定土地征收项目社会稳定风险的概念及特征;其次,根据“社会燃烧理论”和“社会冲突理论”,研究土地征收项目的社会稳定风险构成,识别研究风险源的关系,并提出土地征收项目社会稳定风险的形成机理,构建土地征收项目社会稳定风险评估的指标体系;再次,设计土地征收项目社会稳定风险评估的BP神经网络模型,通过样本数据训练,确定BP神经网络模型,预测社会稳定风险综合值;利用X、Y项目对BP神经网络模型进行实证检验,通过对两个项目分析结果的比较,发现土地征收项目中主要的社会稳定风险。最后,对土地征收项目主要社会稳定风险提出防范的对策建议。
【图文】：

9 0.063 0.049 -0.045 -0.24010 0.061 -0.053 -0.087 0.34111 0.069 -0.073 -0.040 -0.05212 0.067 -0.048 -0.043 0.11313 0.014 -0.203 0.039 0.14714 0.022 -0.059 0.279 0.17615 0.065 -0.007 -0.119 -0.12916 0.044 0.123 0.089 0.12417 0.064 -0.064 0.052 0.30318 0.066 -0.049 0.123 -0.03419 0.039 0.178 0.078 0.02620 0.040 0.176 0.079 0.07521 0.051 0.127 0.028 0.31722 0.062 -0.002 -0.100 -0.17223 0.053 -0.099 0.095 -0.40124 0.062 0.084 -0.004 -0.111

哈尔滨工程大学硕士学位论文4.4.2 BP 神经网络训练过程为了达到更精确的学习，BP 神经网络 Ir 暂时将数值固定在 0.09，将最大迭代次数定在 10000 次，，最终将精确度准确的控制在 10-3。学习速率 Ir 对网络性能影响比较大。中间层节点数和网络学习速率会对网络性能造成较大的影响，若选择适当的学习速率可以提高模型的准确程度。其中，网络学习效率的设置尤为重要，都会影响最终的预测准确程度。此文章在中间层的基础上选取了不同程度的学习速率进行预测，最终的出学习速率的区间在 0.08-0.11 误差会呈现倒 U 的趋势，选取 0.5 的学习速率时，BP 神经网络误最小为 0.000733472。其仿真结果分别如图 4.2、图 4.3、图 4.4、图 4.5 所示，最后分析得到学习速率筛选表（见表 4.12）。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：D631.4

【参考文献】

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本文编号：2685002