基于BP神经网络的工业生态安全动态评价及障碍因子诊断

[目的] 对安徽省工业生态安全进行评价和预测,为安徽省工业生态安全可持续发展提供科学依据。[方法] 基于压力、状态、响应框架和生态、环境、经济、社会框架构建工业生态安全评价指标体系,采用聚类工具进行安全等级划分,结合熵权法和综合指数法评价2009—2018年安徽省工业生态安全水平,运用BP神经网络模型对2019—2025年工业生态安全水平进行科学预测。[结果] ①从总体上看,2009—2018年安徽省工业生态安全评价指数呈波动上升趋势,安全等级由“临界安全”上升为“较安全”;②从各子系统来看,2009—2018年压力子系统的评价指数呈上升态势,状态和响应子系统的评价指数呈先下降后上升态势;③BP神经网络预测结果显示：2019—2025年安徽省工业生态安全态势总体呈波动上升状态,处于“临界安全”向“较安全”转变态势;④影响安徽省工业生态安全的主要障碍因素包括第二产业从业人员比例、第二产业占GDP的比例、污水集中处理率、森林覆盖率和人口密度,是今后调控的方向。[结论] 研究期间安徽省工业生态安全波动明显,但总体上呈上升趋势,工业生态安全得到明显的改善。