中文摘要 | 第4-5页 |
英文摘要 | 第5-10页 |
1 绪论 | 第10-16页 |
1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
1.1.1 选题背景 | 第10页 |
1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
1.2 文献综述 | 第11-12页 |
1.2.1 农业绿色发展指标体系研究 | 第11页 |
1.2.2 农业绿色的影响因素研究 | 第11-12页 |
1.2.3 农业绿色发展模式研究 | 第12页 |
1.2.4 文献述评 | 第12页 |
1.3 研究方法与技术路线 | 第12-15页 |
1.3.1 研究方法 | 第12-14页 |
1.3.2 技术路线 | 第14-15页 |
1.4 创新点 | 第15-16页 |
2 相关理论基础 | 第16-21页 |
2.1 农业现代化理论 | 第16页 |
2.2 绿色农业理论 | 第16-17页 |
2.2.1 内涵 | 第16页 |
2.2.2 特征 | 第16-17页 |
2.3 国内农业绿色发展进程 | 第17-18页 |
2.4 国际农业绿色发展经验 | 第18-21页 |
2.4.1 美国——农业科技、精准智能 | 第18页 |
2.4.2 菲律宾——良性循环、低投高产 | 第18-19页 |
2.4.3 日本——农业立法、制度完善 | 第19页 |
2.4.4 以色列——因地制宜、节水先行 | 第19-21页 |
3 构建农业绿色发展评价指标体系 | 第21-28页 |
3.1 初级指标体系的构建 | 第21-23页 |
3.1.1 基本原则 | 第21-22页 |
3.1.2 构成框架及具体内容 | 第22-23页 |
3.2 初级指标体系的测验与完善 | 第23-28页 |
3.2.1 元素的单体测验 | 第23-24页 |
3.2.2 评价指标体系的整体测验 | 第24-28页 |
4 农业绿色发展的整体水平实证评价 | 第28-43页 |
4.1 熵值法确定期望输出值 | 第28-30页 |
4.1.1 “熵”简介 | 第28页 |
4.1.2 计算神经网络的期望输出值 | 第28-30页 |
4.2 BP神经网络确定指标权数 | 第30-39页 |
4.2.1 基本思想及重要函数 | 第30-33页 |
4.2.2 网络训练及性能检验 | 第33-38页 |
4.2.3 基于BP神经网络确定各指标权重 | 第38-39页 |
4.3 评价结果与分析 | 第39-43页 |
4.3.1 东南沿海地区农业绿色发展势头足 | 第41页 |
4.3.2 中部地区发展水平趋于一般化 | 第41页 |
4.3.3 西部地区农业绿色发展不尽人意 | 第41-43页 |
5 农业绿色发展的优、劣势因素分析 | 第43-53页 |
5.1 评判思路 | 第43页 |
5.2 基本概念及计算 | 第43-47页 |
5.2.1 确定优向量与次向量 | 第43-44页 |
5.2.2 确定隶属度向量 | 第44-45页 |
5.2.3 次约束模型中距离的计算 | 第45-46页 |
5.2.4 权优异度、权次异度 | 第46页 |
5.2.5 评价模型求最优解 | 第46-47页 |
5.3 确认各省农业绿色发展的优、劣因素 | 第47-53页 |
5.3.1 资源利用因素掣肘东北及东南沿海地区农业绿色发展 | 第48-50页 |
5.3.2 洁净的产地、生态环境是西北地区农业绿色发展的优势所在 | 第50页 |
5.3.3 西北地区的特色农业在绿色供给方面具备优势 | 第50-51页 |
5.3.4 传统农业大省在经济效益方面表现优异 | 第51-53页 |
6 研究结论与提升路径 | 第53-57页 |
6.1 研究结论 | 第53-54页 |
6.1.1 农业绿色发展中区域差异明显 | 第53页 |
6.1.2 各省农业绿色发展短板明显 | 第53页 |
6.1.3 农业绿色与经济发展未能齐头并进 | 第53-54页 |
6.2 农业绿色发展的提升路径 | 第54-55页 |
6.2.1 节能降耗推动资源利用 | 第54页 |
6.2.2 科学治理净化产地环境 | 第54页 |
6.2.3 法规监管促进生态稳定 | 第54-55页 |
6.2.4 科技创新带动绿色供给 | 第55页 |
6.2.5 多产结合提高经济效益 | 第55页 |
6.3 本文研究的不足之处 | 第55-57页 |
参考文献 | 第57-62页 |
后记 | 第62-63页 |
攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第63页 |