| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·生态适宜性分析研究的意义 | 第10-11页 |
| ·生态适宜性分析的发展和起源 | 第11-14页 |
| ·生态适宜性分析的起源 | 第11-13页 |
| ·生态适宜性分析的发展 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的技术路线 | 第15-16页 |
| 2 基础理论 | 第16-26页 |
| ·可持续发展理论 | 第16-18页 |
| ·土地资源的可持续利用的内涵 | 第17-18页 |
| ·土地资源可持续利用的影响因素 | 第18页 |
| ·景观生态学 | 第18-21页 |
| ·景观生态学的概念 | 第18-19页 |
| ·景观生态学的研究内容 | 第19页 |
| ·景观生态学的一般原理 | 第19-20页 |
| ·景观生态规划的概念及原则 | 第20-21页 |
| ·生态规划的基本原理 | 第21-24页 |
| ·生态规划的内涵 | 第21-22页 |
| ·生态规划的目的 | 第22-23页 |
| ·生态规划的原则 | 第23-24页 |
| ·人居环境科学 | 第24-26页 |
| 3 技术方法体系 | 第26-58页 |
| ·评价方法 | 第26页 |
| ·人工神经网络 | 第26-31页 |
| ·神经网络发展 | 第26-27页 |
| ·PNN神经网络模型 | 第27-31页 |
| ·地理信息系统(GIS) | 第31-36页 |
| ·GIS发展概述 | 第31-33页 |
| ·GIS在生态适宜性分析中的运用 | 第33-36页 |
| ·预测方法 | 第36-37页 |
| ·灰色建模法(GM) | 第37-42页 |
| ·灰色系统模型 | 第37-40页 |
| ·GM(1,1)预测模型 | 第40-41页 |
| ·模型及其预测精度评价 | 第41-42页 |
| ·负时间数列的GM(1,1)模型 | 第42页 |
| ·误差反传递神经网络(BP网络) | 第42-47页 |
| ·BP神经元及BP网络模型 | 第43-45页 |
| ·BP网络学习算法 | 第45-47页 |
| ·遗传算法 | 第47-52页 |
| ·遗传算法的特点 | 第48-49页 |
| ·基本遗传算法 | 第49-52页 |
| ·基于格雷码编码遗传算法(GGA)方法的IBP算法 | 第52-55页 |
| ·BP网络的缺点 | 第52-53页 |
| ·GA算法的缺陷 | 第53-54页 |
| ·IBP方法 | 第54页 |
| ·IBP方法步骤 | 第54-55页 |
| ·建立GIS-ANN-GM分析评价模型 | 第55-58页 |
| ·GIS-ANN-GM模型的建立 | 第55-57页 |
| ·GIS-ANN-GM模型的优点 | 第57-58页 |
| 4 | 第58-86页 |
| ·研究区概况 | 第58-60页 |
| ·研究区社会自然概况 | 第58页 |
| ·研究区土地利用概况 | 第58-60页 |
| ·生态适宜性现状分析 | 第60-68页 |
| ·居住用地生态适宜性分析 | 第61-63页 |
| ·建设用地生态适宜性分析 | 第63-65页 |
| ·生态保留用地适宜性分析 | 第65-68页 |
| ·生态适宜性综合分析 | 第68-84页 |
| ·GM模型预测 | 第68-75页 |
| ·IBP网络预测 | 第75-84页 |
| ·结果与讨论 | 第84-86页 |
| 5 结论与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 附录A 大连地区生态因子基础数据库 | 第92-98页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |