摘要 | 第1-3页 |
Abstract | 第3-8页 |
第一章 前言 | 第8-12页 |
·研究背景 | 第8-9页 |
·国内背景 | 第8-9页 |
·国际背景 | 第9页 |
·立论意义 | 第9-11页 |
·问题提出 | 第9-10页 |
·研究意义 | 第10-11页 |
·研究框架与研究内容 | 第11-12页 |
第二章 人居环境科学理论 | 第12-26页 |
·人居环境科学概念的提出 | 第12-13页 |
·城市尺度人居环境 | 第13-14页 |
·城市尺度人居环境地域层次划分 | 第13页 |
·城市人居环境基本特征 | 第13-14页 |
·不同视角的城市人居环境科学研究 | 第14-17页 |
·城市规划学视角 | 第14-16页 |
·城市形态学视角 | 第16页 |
·城市生态学视角 | 第16-17页 |
·城市经济学视角 | 第17页 |
·资源学视角 | 第17页 |
·美学视角 | 第17页 |
·地理学视角的城市人居环境内涵 | 第17-20页 |
·地理学视角 | 第17-19页 |
·地理学视角的城市人居环境内涵 | 第19-20页 |
·国内外人居环境建设的实践及研究进展 | 第20-21页 |
·国外人居环境实践 | 第20-21页 |
·国内人居环境实践 | 第21页 |
·国内外人居环境研究进展 | 第21-24页 |
·国外人居环境研究进程 | 第21-24页 |
·国内人居环境研究进展 | 第24页 |
·城市人居环境质量评价及意义 | 第24-26页 |
·城市人居环境质量及其评价概念 | 第24页 |
·城市人居环境质量评价意义 | 第24-25页 |
·国内外城市人居环境质量评价研究现状 | 第25-26页 |
第三章 快速城市化下以人为本的城市人居环境质量综合评价 | 第26-34页 |
·基于实数编码遗传算法的改进 BP 神经网络模型的建立 | 第26-28页 |
·BP 神经网络结构设计 | 第26页 |
·由遗传算法得到参加BP 网络训练的最优权值和阈值 | 第26-28页 |
·进行 BP 神经网络训练 | 第28页 |
·我国35 个主要城市人居环境质量评价研究 | 第28-33页 |
·指标体系建立 | 第28页 |
·模型计算 | 第28-33页 |
·评价结果分析 | 第33-34页 |
第四章 快速城市化下以人为本的城市人居环境质量分类评价 | 第34-40页 |
·以人为本的城市人居环境质量分类评价指标体系建立 | 第34-35页 |
·自组织特征映射神经网络模型的建立 | 第35页 |
·基于自组织特征映射网络的中国城市人居环境聚类实证研究 | 第35-37页 |
·网络训练样本集确定 | 第35-36页 |
·自组织特征映射网络结构设计 | 第36-37页 |
·分类结果分析 | 第37-40页 |
·总体特征分析 | 第37-38页 |
·城市人居环境类别分析 | 第38-40页 |
第五章 两种评价结果综合讨论 | 第40-41页 |
第六章 创新与不足 | 第41-42页 |
·特色与创新 | 第41页 |
·讨论与不足 | 第41-42页 |
参考文献 | 第42-46页 |
致谢 | 第46-47页 |