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土地利用动态规划方法研究
中文名称: 土地利用动态规划方法研究
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论文编号: 3730752收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study on Dynamic Programming Method of Land Utilization
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 土壤学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 土地利用 人工神经网络模型 多目标模糊优选 动态规划 卢龙县
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 为了实现区域可持续发展和土地资源的可持续利用,必须加强土地资源管理.加强土地资源管理的根本就是要做好土地利用规划,因而对土地利用规划的要求越来越高,传统规划模型方法局限于强(略)间的线性的或确定型的关系,是一种基于推理式的、一步一步式的方法论,很难适应复杂的规划过程的要求,难于满足土地利用规划动态性与(略)表明传统规划模型方法存在一定的缺陷与不足,亟待寻求一种新的解决方法. 本研究在仔细进行土地利用系统分析的基础上,综合运用人工神经网络方法和多目标模糊优选动态规划理论建立了土地利用动态规划模型,并以卢龙县为例进行实证研究,取得了较好的结果.本研究(略)论: ⒈通过对土地利用规划模型方法的分析,现有的土地利用规划模型在解决土地利用规划的弹性和动态问题上存在缺陷,因此,适时引入了人工神经网络模型方法,建立了基于人工神经网络土地利用动态规划模型(略)利用规划研究方法的进一步创新与完善. ⒉在对卢龙县土地利用现状分析的基础上,构建了3个时间序列;确定了土地利用结构优化ANN模型的相关参数及网络的结构;完成了学习样本的构建和网络...
It is need to str(omitted)nd resou(omitted)ement for realizing regional sustainable development and sustainable utilization of land resources. Moreover, it is essential to do land (omitted)ning well for strengthening land resources management, which results in a higher and higher requirement of planning. The limitations of traditional planning model method are focusing on linear o(omitted)elation between planning elements, basing on infe(omitted)ula, and difficult to meet the need of complex planning p...
目录:
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 引言第9-16页
  ·研究背景及意义第9-10页
  ·国内外研究进展第10-14页
    ·土地利用规划方法进展第10-12页
    ·人工神经网络模型方法及应用研究进展第12-14页
  ·研究内容及技术路线第14-16页
    ·研究内容第14-15页
    ·技术路线第15-16页
2 土地利用规划模型方法分析第16-22页
  ·土地利用规划的一般过程第16-17页
  ·土地利用规划模型方法论第17-18页
  ·土地利用规划常用方法及模型评述第18-20页
    ·土宜法第18页
    ·综合平衡法第18页
    ·线性规划法第18-19页
    ·多目标规划法第19页
    ·灰色线性规划法第19-20页
    ·动态规划法第20页
    ·系统动力学方法第20页
  ·解决动态规划问题的新模型第20-22页
3 卢龙县土地利用现状分析第22-33页
  ·卢龙县概况第22-24页
    ·地理位置第22页
    ·自然状况第22-23页
    ·社会经济发展概括第23-24页
  ·卢龙县土地利用概况第24-26页
    ·土地资源总量第24-26页
    ·人均土地资源状况第26页
  ·土地利用变化动态分析第26-29页
    ·幅度分析第27-28页
    ·速度分析第28页
    ·程度分析第28-29页
  ·土地利用变化影响因素分析第29-31页
  ·卢龙县土地利用特征与存在的问题第31-33页
    ·卢龙县土地利用特征第31-32页
    ·土地利用存在的问题第32-33页
4 卢龙县土地利用结构优化ANN模型构建第33-52页
  ·人工神经网络模型简介第33-40页
    ·人工神经网络模型及原理第33-34页
    ·人工神经网络模型的选择第34页
    ·RBF网络结构及算法第34-36页
    ·RBF网络的重要函数第36页
    ·人工神经网络模型算法的实现途径第36-40页
  ·土地利用结构优化ANN模型设计第40-43页
    ·输入层的确定第40-41页
    ·输出层的确定第41页
    ·隐含层节点数的确定第41-42页
    ·网络训练参数的确定第42页
    ·RBF网络结构第42-43页
  ·土地利用结构优化RBF网络模型样本构建及训练第43-46页
    ·学习样本的构建第43页
    ·学习样本的标准化第43-46页
    ·RBF网络训练第46页
  ·模型仿真及多方案构建第46-52页
    ·时间序列的构建第46-47页
    ·各项调控参数的预测第47-50页
    ·模型仿真及多方案设计第50-52页
5 卢龙县规划方案多目标模糊动态决策第52-61页
  ·多目标模糊优选动态规划的原理第52-55页
    ·模糊优选的原理第52-53页
    ·动态规划思想第53-54页
    ·多目标模糊动态规划的步骤第54-55页
  ·卢龙县规划方案集的模糊动态优选及对比分析第55-59页
    ·卢龙县规划方案集的模糊动态优选第55页
    ·优选方案对比分析第55-59页
  ·动态规划方案的保障措施及展望第59-61页
    ·保障措施第59-60页
    ·展望第60-61页
6 结论第61-62页
参考文献第62-65页
在读硕士研究生期间发表的学术论文第65-66页
作者简历第66-67页
致谢第67-68页
附件第68-72页
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