基于神经网络方法的土地整理潜力评价--以河北省青县为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外土地整理研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内土地整理研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3 研究思路与创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第13页 |
| 1.3.2 创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法与技术路线图 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4.2 技术路线图 | 第15-16页 |
| 2 相关理论基础 | 第16-27页 |
| 2.1 土地整理相关理论 | 第16-20页 |
| 2.1.1 土地整理的内涵 | 第16页 |
| 2.1.2 土地整理潜力的内涵 | 第16-17页 |
| 2.1.3 土地整理潜力来源 | 第17-18页 |
| 2.1.4 土地整理潜力测算方法 | 第18-19页 |
| 2.1.5 土地整理潜力评价 | 第19-20页 |
| 2.2 土地整理理论依据 | 第20-22页 |
| 2.2.1 系统理论 | 第20-21页 |
| 2.2.2 地域分异理论 | 第21页 |
| 2.2.3 可持续发展理论 | 第21页 |
| 2.2.4 人地关系协调理论 | 第21-22页 |
| 2.3 神经网络相关理论 | 第22-27页 |
| 2.3.1 人工神经网络的发展 | 第22页 |
| 2.3.2 BP神经网络的结构 | 第22-23页 |
| 2.3.3 BP神经网络的算法 | 第23-25页 |
| 2.3.4 BP神经网络的特点 | 第25-27页 |
| 3 土地整理潜力评价模型 | 第27-37页 |
| 3.1 构建评价指标体系 | 第27-32页 |
| 3.1.1 指标体系构建原则 | 第27页 |
| 3.1.2 构建指标体系 | 第27-32页 |
| 3.1.3 指标体系数据标准化 | 第32页 |
| 3.2 BP神经网络的建立 | 第32-34页 |
| 3.2.1 网络层数的选择 | 第32页 |
| 3.2.2 传递函数及训练参数的选择 | 第32-33页 |
| 3.2.3 输入层与输出层神经元数的确定 | 第33页 |
| 3.2.4 隐含层神经元数的确定 | 第33-34页 |
| 3.3 评价过程 | 第34-37页 |
| 3.3.1 BP神经网络样本训练流程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 训练样本 | 第35-36页 |
| 3.3.3 测试样本 | 第36-37页 |
| 4 河北省青县土地整理潜力评价 | 第37-46页 |
| 4.1 青县概况 | 第37-39页 |
| 4.1.1 自然条件 | 第37页 |
| 4.1.2 社会经济条件 | 第37-38页 |
| 4.1.3 土地利用现状 | 第38页 |
| 4.1.4 资料来源 | 第38-39页 |
| 4.2 青县农村居民点整理潜力评价 | 第39-42页 |
| 4.2.1 评价单元的确定 | 第39页 |
| 4.2.2 评价指标体系的构建 | 第39页 |
| 4.2.3 基于神经网络的潜力评价 | 第39-42页 |
| 4.3 青县耕地整理潜力评价 | 第42-44页 |
| 4.3.1 评价单元的确定 | 第42页 |
| 4.3.2 评价指标体系的构建 | 第42页 |
| 4.3.3 基于神经网络的潜力评价 | 第42-44页 |
| 4.4 政策建议 | 第44-46页 |
| 5 结论与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 研究结论 | 第46页 |
| 5.2 未来展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52-54页 |
| 后记 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第55页 |
