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基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村縣域影響力模型的研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-07-27 13:02
  區(qū)域發(fā)展不平衡一直是世界各國(guó)共同研究的重大課題,同時(shí)也是我國(guó)需要面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。新時(shí)期下,解決區(qū)域性整體貧困是我國(guó)精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧的重要任務(wù),也是全面建成小康社會(huì)目標(biāo)的關(guān)鍵途徑。農(nóng)村區(qū)域發(fā)展在我國(guó)越來越受到重視,因此探索一種通過創(chuàng)建貧困區(qū)域互幫互助、擴(kuò)優(yōu)補(bǔ)劣、促進(jìn)農(nóng)村縣域之間協(xié)調(diào)發(fā)展,真正做到區(qū)域內(nèi)發(fā)揮優(yōu)勢(shì)、區(qū)域外合作共贏、實(shí)現(xiàn)區(qū)域整體發(fā)展模式的新方法刻不容緩。論文以解決農(nóng)村縣域區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展為目標(biāo),運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)能夠很好表示農(nóng)村縣域之間影響關(guān)系的優(yōu)點(diǎn),從宏觀角度研究農(nóng)村縣域的區(qū)域發(fā)展,促進(jìn)農(nóng)村區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,解決區(qū)域性整體貧困,給從事規(guī)劃農(nóng)村區(qū)域發(fā)展方面用戶提出科學(xué)有效的建議。論文的研究?jī)?nèi)容如下:(一)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村縣域影響力指標(biāo)測(cè)算方法的研究;谌说仃P(guān)系地域系統(tǒng)理論、新時(shí)期我國(guó)精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略及我國(guó)區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略,構(gòu)建農(nóng)村縣域影響力指標(biāo)體系,將24個(gè)農(nóng)村縣域的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理并歸一化,利用層次分析法計(jì)算出農(nóng)村縣域影響力值并作為農(nóng)村縣域影響力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)算模型的訓(xùn)練樣本;再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了農(nóng)村縣域影響力測(cè)算模型得到更為精確的農(nóng)村縣域影響力值。(二)構(gòu)建農(nóng)村縣域影響力復(fù)雜網(wǎng)... 

【文章來源】:陜西師范大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村縣域影響力模型的研究與應(yīng)用


圖2-1?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D??Fig.2-1?BP?neural?network?topology??

縣域,農(nóng)村


?'、、一,??圖2-1?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D??Fig.2-1?BP?neural?network?topology??2.2.2農(nóng)村縣域影口向力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)算結(jié)構(gòu)??選取網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和確定各層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)是構(gòu)建農(nóng)村縣域影響力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)算??模型的關(guān)鍵[38]。網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的選擇通常與樣本數(shù)量相關(guān),增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)雖然可以提??高網(wǎng)絡(luò)的處理性能,但也會(huì)增加訓(xùn)練的復(fù)雜度,延長(zhǎng)訓(xùn)練時(shí)間。單層隱含層的BP??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射處理能力,可以實(shí)現(xiàn)任意的多維映射t39],因此農(nóng)村??縣域影響力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層選為一層。隱含層中節(jié)點(diǎn)數(shù)目不同網(wǎng)絡(luò)的處理能??力也會(huì)發(fā)生變化,使用試湊法來確定隱含層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),它的個(gè)數(shù)介于輸入層個(gè)數(shù)??與輸出層個(gè)數(shù)之間[4a4M2]。??輸入層的節(jié)點(diǎn)由經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人類發(fā)展水平、資源環(huán)境水平三個(gè)一級(jí)指標(biāo)下??的二級(jí)指標(biāo)來確定[4Q],共有20個(gè)節(jié)點(diǎn);輸出層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為1個(gè),即農(nóng)村縣域影??響力值;通過試湊法最終確定農(nóng)村縣域影響力值的隱含層節(jié)點(diǎn)為12個(gè)節(jié)點(diǎn)。建立??農(nóng)村縣域影響力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)算結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D如圖2-2所示:??9??

農(nóng)戶,均值指標(biāo)


得到該縣的人均年收入值;該縣不愁吃比率為農(nóng)戶總戶數(shù)除以農(nóng)戶的總戶??數(shù)。求均值指標(biāo)與占比指標(biāo)均按照這種方式計(jì)算。??農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)中的部分農(nóng)戶的一些指標(biāo)原始數(shù)據(jù)如圖2-4所示:??"§*^1?^?t?s?pi?-?4fxi^?i??ffaer?t-aej.ss??如觀?靈…,?z?2?r?以*2?r?職??M?^?;-?參S?t?t.3JS5??2?S??ms?”n??*取國(guó)?^?*?''?p?2?If?e???笫?c??nt-??爾?mP9|???t?^?i?5?1p5?£??*5???^?%?Xi*&??作懸?HP?flNfr?'?'?5.?2?*?&?ss?私K?卜?k?t5C?'.mm??t?t?5?i?*c?sa??>?t?d?iaa-K??vik?gp???f?t?2???釣?w?5?tsm?ytzzm??1?S?J?¥?S?i5?*A8??t?Vi?a?啦《?'-32i.se-??^?tt?PP|?^???????m??i?kcssjs?e?ss?3???奶,霪I?MHrft?…????-?m?ts?m'?■?4?纖7?霞??通睡???i?i?2?i?m?k?ur^r?>?t??W?疆?3?*?:?2?舊?K?????t?<(”?1;C9??y%c?5?1?x?2?S???4-

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局優(yōu)化研究[D]. 苑露莎.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2014



本文編號(hào):3305835

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