基于BP神经网络模型的桂西资源富集区土地生态安全评价

【目的】科学客观地进行土地生态安全评价,提出可行有效的土地生态系统优化对策,为桂西资源富集区土地生态安全的维护及未来发展提供参考。【方法】基于BP神经网络方法构建土地生态安全评价模型,通过分析影响土地生态系统的自然、经济、社会3个主导因素,建立桂西资源富集区土地生态安全评价指标系统,对2008—2017年桂西资源富集区土地生态安全程度进行评价。【结果】桂西资源富集区2008—2017年土地生态安全程度均属于一般安全状态,且由一般安全状态逐步接近较安全状态;其中百色市、河池市、崇左市分别在不同因素下的土地生态安全程度存在较大差异,且差异在逐年增大。【结论】为了避免桂西资源富集区土地生态安全系统存在发展失衡的倾向,建议桂西资源富集区政府优化营商环境,坚持"绿水青山就是金山银山";制定合理的耕地保护政策,缓解人地矛盾关系。     

基于GIS的斗门县土地资源评价

在ＧＩＳ技术支持下,应用土地资源评价的原理和方法,采用指数和法对广东省斗门县土地资源进行评价,划分为５个不同的质量等级,统计其面积并绘制土地资源评价图,对不同级别的土地资源进行分析。结果表明：采用指数和法划出斗门县耕地资源（包括Ⅰ、Ⅱ等地）共４１ ４１８ ．７３ｈｍ＾２,约占全县土地总面积６２％。其中,Ⅰ等地主要是质量中上的水稻土和菜地,约占耕地面积的７３％;Ⅱ等地主要是中低产用,其数量约占全县耕地     

土地资源评价方法初探

通过对土地资源评价方法的分析，总结出目前应用最广泛的等级法和参数法的优缺点，提出了将等级法和参数法有机结合起来的一种土地资源评价方法，经应用结果真实可靠。     

土地资源评价综述

土地资源评价是土地利用规划的重要依据。本文综述了近年来土地资源评价的类型及其应用,并作了简要的评析,最后总结了土地资源评价的影响及发展,提出指标体系标准化的建议。     

土地资源评价综述

土地资源评价是土地利用规划的重要依据。本文综述了近年来土地资源评价的类型及其应用,并作了简要的评析,最后总结了土地资源评价的影响及发展,提出指标体系标准化的建议。     

BP神经网络方法在城市土地生态安全评价中的应用——以武汉市为例

以武汉市为例,选取21个指标构建土地生态安全评价指标体系,选用BP神经网络方法,通过输入指标数据对网络进行训练,评定出武汉市土地生态安全等级。结果表明2,008、2009年武汉市土地生态安全为一般安全等级,2010年为较为安全等级。BP神经网络是一种切实可行的高信度的生态安全评价方法。     

鄱阳湖区土地资源评价

针对鄱阳湖区具体情况,用可持续性评价和适宜性评价两种方法,定性、定量地分析了鄱阳湖区土地资源的利用情况及其农地资源的适宜性程度,为鄱阳湖区可持续发展提供了依据。     

河源市土地资源潜力评价

应用土地潜力评价方法对河源市土地资源生产潜力进行了全面评价,结果表明：质量优良的Ⅰ、Ⅱ等地资源紧缺,绝大部分土地为质量中下的Ⅳ、Ⅴ等地;改良利用上应用切实保护和改良极其有限的耕地资源,因地制宜地发展林业建设 。     

区域土地资源可持续利用评价

构建了区域土地资源可持续利用评价指标体系框架，制定并评价指标体系中各单项指标的标志值，运用层次分析法（AHP）确定各评价指标的权重和评价模型，对区域土地资源的可持续利用进行综合评价。以河北省为例，提出区域土地资源可持续利用的5个等级，对河北省土地资源可持续利用进行了综合评价，提出土地资源可持续利用的对策和措施。     

基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测

利用2000~2014年统计数据,分析了宁夏近15 a来的耕地动态变化特征,采用主成分分析法提取影响耕地变化的主要驱动因子,将驱动因子作为输入数据,构建了预测耕地资源变化趋势的BP神经网络,并开展预测研究。结果表明:宁夏耕地资源变化经历了增加—迅速减少—波动增长—迅速增长4个阶段,人均耕地经历了迅速减少—缓慢减少—迅速增加3个阶段;其中,2002~2004年和2010~2012年的土地利用动态度K0,2003年动态度最小(K=-7.673%),2005~2010年和2012~2014年的土地利用动态度K0,2014年动态度最大(K=11.424%);宁夏耕地资源主要驱动因子概括为农业发展、经济发展及退耕还林,经济发展对耕地产生巨大压力,而农业科技进步某种程度减小了人口对耕地的压力,退耕还林也是宁夏耕地减少的重要原因,三者相互作用共同对宁夏耕地产生影响;预测宁夏耕地资源的BP神经网络模型为3层(3×16×1),对2011~2014年的耕地资源预测取得较好效果,最小误差仅为376 hm~2。     

基于BP神经网络的图书馆网络病毒检测方法

提出了一种基于BP神经网络的图书馆病毒检测方法,该方法成功地把BP神经网络的理论引入计算机病毒的检测中。该方法比传统检测技术更有效地对系统信息和文件系统进行语法分析,快速地诊断出被感染病毒以及病毒的类型。     

渭北黄土台塬区土地资源评价及其开发利用

根据渭北黄土台塬区环境条件和土地特性,进行了区域土地资源评价,论述了各级土地的质量特点、适宜性能和生产潜力,提出该地区土地资源合理开发利用的基本方案和实施途径。     

基于BP神经网络的河川年径流量预测

运用人工神经网络模型对松花江流域年径流量径流序列做出预报,表明了人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过对基本BP网络算法和L-M算法的比较工作,得到了适合该神经网络模型的训练算法,既L-M算法,提高了预报的精度。以松花江流域哈尔滨站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上找到了适合于松花江流域哈尔滨站年径流序列预报的人工神经网络预报模型结构,提高了该模型的预报准确性。     

基于GA-BP神经网络的郑州市土地集约利用时空差异分析

对河南省郑州市2008-2012年城市发展状况进行分析,从土地投入强度、土地利用强度、土地利用效益及生态环境4个方面选取13个指标构建土地集约利用评价体系,采用GA-BP网络模型,评价5年内郑州市土地集约利用水平。结果表明:1)GA—BP网络能够提高网络收敛速度,优化网络结构,算法具有有效性;2)郑州市近五年来土地集约利用水平处于不断上升阶段,其中市区城市土地集约度分值分别为0.610 7,0.644 3,0.661 8,0.701 2,0.705 8;中心城区、县级市和开发区土地集约利用水平有一定差距,但都有不同程度的提高,需要根据各地区情况,合理规划,进行土地资源利用挖潜。     

林地资产批量评估BP模型研究

在林地资产评估中,将BP神经网络与批量评估方法结合,通过对影响林地资产评估价值因子的数据处理,建立林地批量评估BP模型,运用贝叶斯方法估计正则化参数,提高BP网络模型泛化能力。结果表明,基于贝叶斯正则化的BP神经网络模型能够实现批量预估林地资产价值,其评估结果精度可靠,泛化能力很好,可为集体林区林地资产评估提供一种新的思路与方法。     

基于IP技术的人才综合评测系统的研究与设计

通过对人才评测系统的发展以及人工神经网络的研究,设计了基于IP技术的人才综合评测系统,并对系统的构成及优势进行了阐述。