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《西北工业大学》 2007年
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基于预警模型的榆林煤炭工业可持续发展研究

宋敏  
【摘要】:本文结合榆林煤炭工业发展的现状,基于人工神经网络构建出煤炭工业可持续发展的预警模型,并运用该模型,对榆林煤炭工业的可持续发展状况进行了研究,这有利于提高煤炭工业发展预警的准确性。本文的研究结果表明:文中所构建的预警模型具有一定的可操作性,且在榆林煤炭工业发展中的应用是有效的。这对榆林煤炭工业今后的发展具有一定的参考价值,并且对其它资源型区域的能源产业可持续发展的研究有一定的借鉴意义。 本文所做的工作如下:(1)引入人工神经网络的基础知识,阐述了其工作原理、拓扑结构、学习过程和预警原理,以此作为构建煤炭工业发展预警模型的理论基础;(2)根据科学性、系统性、可测性和前瞻性等标准,选取27项可以反映煤炭工业发展的指标,相应地分成经济发展子目标、社会发展子目标、生态环境子目标和支撑子目标四大部分,构建出预警模型的指标体系,并在此基础上,结合人工神经网络的预警功能,构建出煤炭工业发展的预警模型;(3)运用Matlab7.1软件中的人工神经网络工具箱,编写了计算运行程序,对榆林市已有年份指标数据的运行轨迹给以描绘,并预测出未知年份指标的发展态势,然后又运用层次分析法计算出这些指标的权重,并借鉴学者叶正波给出的公式计算出各项指标的分数,从而得出已有年份的可持续发展度;(4)针对榆林煤炭工业可持续发展状况较差的分析结果,本文提出了一些对策建议。 本文的研究思路是:从榆林煤炭工业发展现状入手,引入人工神经网络作为理论基础,紧紧围绕煤炭工业可持续发展的主题,构建出煤炭工业可持续发展的预警模型;然后运用该模型,通过定量与定性研究相结合的方法,对榆林煤炭工业目前及将来的发展进行了研究,并计算出了榆林煤炭工业的可持续发展度;针对榆林煤炭工业可持续发展度较差的现状,提出了相应的对策建议。文章的新意在于:将人工神经网络的基础理论和可持续发展的思想有机地结合起来,构建了煤炭工业可持续发展的预警模型,深入了煤炭工业可持续发展的研究;并应用该模型首次对榆林煤炭工业的可持续发展进行分析。
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