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城市生态系统诊断预警研究

第一章 绪论第1-33页
 1.1 选题背景及研究意义第13-16页
  1.1.1 选题背景第13-15页
  1.1.2 研究意义第15-16页
 1.2 相关概念界定第16-21页
 1.3 文献综述第21-31页
  1.3.1 国内外城市生态研究综述第21-27页
  1.3.2 预警理论及方法综述第27-30页
  1.3.3 现有研究成果存在的不足第30-31页
 1.4 主要研究内容和框架第31-33页
  1.4.1 主要研究内容第31-32页
  1.4.2 研究框架第32页
  1.4.3 主要创新点第32-33页
第二章 城市生态系统的理论阐释第33-60页
 2.1 城市生态系统研究的理论基础第33-38页
 2.2 城市生态思想的演进第38-41页
  2.2.1 古代城市发展的生态思想第38-39页
  2.2.2 近代城市发展的生态失落第39-40页
  2.2.3 现代城市发展的生态觉醒第40-41页
 2.3 城市生态系统的内涵第41-45页
  2.3.1 城市生态系统的内涵及特点第41-43页
  2.3.2 城市生态系统的发展目标第43-45页
 2.4 城市生态系统的环境、要素、结构和功能第45-53页
  2.4.1 城市生态系统的环境分析第45-46页
  2.4.2 城市生态系统的要素第46-47页
  2.4.3 城市生态系统结构第47-52页
  2.4.4 城市生态系统的功能第52-53页
 2.5 城市生态系统的运行机制第53-59页
  2.5.1 城市生态系统的动态演化机制第53-56页
  2.5.2 城市生态系统的运行轨迹及演化模式第56-59页
 2.6 本章小结第59-60页
第三章 城市生态系统诊断预警体系第60-77页
 3.1 城市生态系统诊断预警内涵第60-63页
 3.2 城市生态系统诊断预警的指标体系第63-73页
  3.2.1 指标及指标体系的内涵第63-64页
  3.2.2 城市生态系统诊断预警指标体系设计的原则第64-65页
  3.2.3 城市生态系统诊断预警指标体系的设计第65-69页
  3.2.4 城市生态系统可持续发展标准的分级第69-71页
  3.2.5 城市生态系统诊断预警指标权重确定的方法第71-73页
 3.3 城市生态系统诊断预警的结构第73-76页
 3.4 本章小结第76-77页
第四章 城市生态系统诊断预警模型第77-90页
 4.1 基于人工免疫的BP神经网络模型第77-82页
  4.1.1 人工免疫模型第77-80页
  4.1.2 BP神经网络模型第80-81页
  4.1.3 基于人工免疫优化的BP神经网络预测模型第81-82页
 4.2 改进的灰色关联度诊断预警模型第82-89页
  4.2.1 灰色关联分析模型第83-88页
  4.2.2 系统发展水平及协调度的计算第88-89页
  4.2.3 诊断预警分析第89页
 4.3 本章小结第89-90页
第五章 南京城市生态系统诊断预警实证研究第90-123页
 5.1 南京城市生态系统分析第90-99页
  5.1.1 南京城市发展的历史概况第90-91页
  5.1.2 南京城市生态系统结构、功能第91-97页
  5.1.3 南京城市生态系统发展存在的主要问题第97-99页
 5.2 南京城市生态系统诊断预警实证研究第99-122页
  5.2.1 南京城市生态系统诊断预警指标体系第99-108页
  5.2.2 南京城市生态系统诊断预警实证研究第108-117页
  5.2.3 综合发展水平及协调度分析第117-118页
  5.2.4 诊断预警结果分析第118-122页
 5.3 本章小结第122-123页
第六章 结论与展望第123-125页
 6.1 主要结论第123-124页
 6.2 创新点第124页
 6.3 展望第124-125页
主要参考文献第125-136页
致谢第136页

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