资源型城市可持续发展指标体系研究

淮北市位于安徽省北部,处于淮海经济区的中心,是一座新兴的能源工业城市,矿产资源十分丰富,现已探明的矿产有煤、铁、钴、高岭土等13种,以煤为最,地质储量100亿吨,远景储量350亿吨,有“百里煤城”的美誉。现拥有淮北矿业集团、皖北煤电集团所属矿井34对,地方所属矿井22对,2007年原煤产量达3680万吨,     

城市可持续发展指标体系的初步研究

从可持续发展的概念出,详细分析了城市系统与可持续发展的关系,提出了城市可持续发展的概念。建立了评价城市与持续发展的梅工给出指标权重的确定和评价方法。     

河北省资源型城市可持续发展研究

通过对河北省资源型城市历史发展进行回顾,对河北省资源型城市存在的问题进行解析,旨在为河北省资源型城市可持续发展提供建议和参考。     

资源型城市可持续发展路径分析

为实现资源型城市的可持续发展,通过国内外传统资源型城市产业转型相关案例,借鉴柯布一道格拉斯生产函数,对资源型城市发展的方法和路径进行了分析,为资源型城市可持续发展提供参考和借鉴。     

资源型城市转型绩效评价指标体系构建

资源型城市转型是一项长期而又极为复杂的系统工程,是对经济、社会以及生态环境多方面的改革提升.鉴于目前资源型城市发展中不平衡、不协调问题的日益凸显,这项工程面临着严峻的挑战和紧迫性.因此,开展资源型城市转型问题的研究对于保障国家能源资源安全、推动新型城镇化和工业化进程、统筹推进五位一体总体布局、积极落实新发展理念有着十分重要的理论和实践意义.从经济转型、社会转型、创新能力、生态环境4个维度构建了资源型城市转型绩效评价指标体系,以期为资源型城市转型绩效评价提供一定的科学依据.     

论城市转型与资源型城市的可持续发展

城市作为一个区域实体，要实现可持续发展，一是经济上要有创新能力，二是城市发展与环境相协调，建立生态城市。由于资源的不可再生性和局限性，决定了资源型城市必然面临着“矿竭城衰”局面，要解决这个问题，实现可持续发展，必须实施城市转型。     

技术创新--资源型城市可持续发展之根本

本文提出技术创新是资源型城市可持续发展之根本的观念,并进一步分析了资源型城市产业转型过程中实施技术创新的必要性及实现可持续发展的途径.     

资源型城市经济可持续发展的战略构想

可持续发展是人类社会共同面对的课题，它是社会经济发展的一项新战略．资源型城市必须把资源优势转化为经济优势，实现产业结构的调整及多元化，才能提升城市企业的竞争力，实现经济、社会、环境的综合平衡及经济的可持续增长。     

山西省资源型城市可持续发展对策

山西是全国典型的煤炭资源大省,作为国家重要的能源化工基地,同时也是全国资源型城市最多的省份,煤炭城市就有11座,其中大同、阳泉、晋城、朔州、古交、霍州、孝义、介休均为典型资源型城市.煤炭资源型城市因煤炭资源的开采兴起或发展壮大,而煤炭是一种不可再生资源,其储量是有限的,随着不断开发而日趋枯竭,从而使山西的煤炭资源型城市出现了一系列如产业结构偏重、增长方式粗放、生态环境被破坏等问题.可持续发展作为一种与社会、环境相和谐的发展模式,是解决该类问题的根本手段.该文探讨了山西资源型城市现存的问题,对资源型城市如何实现可持续发展提出了对策.     

资源型城市可持续发展规划编制构想

介绍了资源型城市可持续发展规划与资源型城市其他规划的关系,阐述资源型城市可持续发展和资源型城市可持续发展规划的定义,资源型城市可持续发展规划的基本框架,编制资源型城市可持续发展规划需要注意的问题。     

基于指标气体的 BP 神经网络煤自燃预测系统

针对煤矿自然发火的预测问题,在指标气体分析法的基础上,构建 BP 神经网络,选取CH4/ CO、O2/ CO2这两组指标气体浓度比作为网络的输入以降低通风条件的影响,经过训练后,判断检测点是否发火并以0或1的形式输出。网络经过43次训练后,误差达到预设的范围（﹤0.0001）。研究表明,利用 BP 神经网络处理从煤层收集到的气体浓度并作出发火预报是可行的且具有相当优势的。     

可持续发展自组织特征映射神经网络评价

针对目前可持续发展评价模型存在的缺点和不足,提出了一种基于可持续发展多维空间体系的自组织特征映射神经网络评价方法,并用该方法对2000年广东沿海地区可持续发展情况进行了评价.结果表明:①珠三角沿海地区可持续发展整体水平高于其它沿海地区;②可持续发展自组织特征映射神经网络评价结果不仅能反映区域可持续发展相对程度,而且能区别不同区域的发展类型,该方法用于可持续发展评价具有一定的可行性.     

南宁城市可持续发展评价实证研究

综合分析了中国城市可持续发展评价指标体系构建的基本原则与方法,结合南宁市经济、资源、社会、人口、生态与环境、科教、文化与休闲七方面的已有数据及其相互之间的关系及南宁市在国家、广西区内各领域的地位,构建了符合南宁市实情的可持续发展评价指标体系,并对南宁市的可持续发展进行评估.     

基于灰色-反向传播神经网络的江西省公路货运量预测

鉴于反向传播（Back Propagation,BP）神经网络算法收敛速度慢、局部极小化、结构选择不一的问题,提出结合灰色关联度分析的BP神经网络方法进行公路货运量预测,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度。该预测模型以江西省为例,首先利用灰色关联度分析确定预测目标的影响因子;然后,将关联度强的第一产业、第二产业和人均GDP作为公路货运预测模型的自变量,公路货运量和自变量作为训练样本,BP神经网络模型通过正向计算传播,误差反向传播,训练神经网络;最后,该方法应用于江西省公路货运量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法非线性拟合效果较好,具有较高的预测精度。     

基于神经网络的多因素身份认证方法

为防止网络欺诈和身份盗窃,根本解决客户身份的安全问题,在分析用户身份的组成和识别方法的基础上,提出了面向多身份因素的智能身份认证方法.该方法结合神经网络技术,把用户行为作为分析重点,以电子商务系统中的用户身份认证为例,设计了应用模型.该方法解决了传统身份认证方法中简单依赖密码等少量身份因素的问题,能有效地抵御身份盗窃,...     

基于人工免疫算法的神经网络电力系统短期负荷预测

在BP神经网络（Baek-propagatlon neural network, BPNN）模型中引入人工免疫算法（Artificial Immune Algo-rithm,AIA）,给出了AIA-BPNN模型,基本思想是结合AIA算法的搜索特性和BPNN 模型的优良性能,可以进一步提高学习能力．与实际电力系统结合构造了AJA-BPNN电力系统短期负荷预测模型,通过使用AIA算法,优化BPNN的权值和阈值。使BPNN权值和阈值选择的盲目性得以克服．     

基于BP神经网络的湖南生态经济可持续发展研究

通过时湖南省生态经济可持续发展的现状分析,建立一套适合湖南特色、操作性强、科学合理的评价指标体系和模型,并借助于BP神经网络,时湖南生态经济可持续发展进行智能评价和分析,从而提出湖南生态经济可持续发展的建议。     

城市可持续发展调控预测模型的BP网络实现

根据1990-1999年10年时间序列上海市可持续发展评价指标体系的数据库,选取表征研究区域可持续发展的主要因子,即国民生产总值、人均用水量、人口自然增长率、海域环境质量、万元产值工业废水排放量及人均公共绿地面积,利用神经网络技术建立了上海市可持续发展的调控预测模型,取得了良好的效果.     

基于遗传神经网络的拉延筋参数辨识

拉延筋是板料冲压成形质量的一个重要影响因素,设计和布置拉延筋是冲压模具设计的关键。研究反映拉延筋成形效果的3个参数与拉延筋几何参数之间非线性映射关系,采用遗传算法优化的反向传播神经网络构建模型,并对模型进行参数辨识。仿真实验验证了此方法的有效性,可为拉延筋的设计提供帮助。