长株潭森林生态安全预警研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及目的意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究目的意义 | 第11-12页 |
| ·研究进展 | 第12-16页 |
| ·生态安全研究进展 | 第12-15页 |
| ·森林生态安全研究进展 | 第15页 |
| ·指标体系研究进展 | 第15-16页 |
| ·研究内容、方法及技术路线 | 第16-19页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·研究方法 | 第17页 |
| ·技术路线 | 第17-19页 |
| 2 森林生态安全预警理论研究 | 第19-25页 |
| ·预警的内涵及原则 | 第19页 |
| ·预警的内涵 | 第19页 |
| ·预警的原则 | 第19页 |
| ·森林生态安全演化的机理 | 第19-22页 |
| ·内涵 | 第19-20页 |
| ·影响因素 | 第20-21页 |
| ·传递机理 | 第21页 |
| ·响应机理 | 第21-22页 |
| ·森林生态安全预警过程 | 第22-23页 |
| ·明确警情 | 第22页 |
| ·查找警源 | 第22页 |
| ·识别警兆 | 第22页 |
| ·判定警度 | 第22-23页 |
| ·排除警患 | 第23页 |
| ·森林生态安全预警标准 | 第23-25页 |
| 3 GM(1,1)-BP神经网络预测模型研究 | 第25-37页 |
| ·GM(1,1)预测模型基本原理 | 第25-27页 |
| ·GM(1,1)模型的一般预测过程 | 第25-27页 |
| ·GM(1,1)模型的使用范围 | 第27页 |
| ·BP神经网络结构及基本原理 | 第27-29页 |
| ·BP神经网络的基本结构 | 第27-28页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第28-29页 |
| ·MATLAB在预测模型中的应用 | 第29-37页 |
| ·Matlab概述 | 第29-30页 |
| ·Matlab在单指标预测中的应用 | 第30-32页 |
| ·Matlab在BP神经网络模型中的应用 | 第32-37页 |
| 4 长株潭森林生态安全预警研究 | 第37-57页 |
| ·研究区概况 | 第37-39页 |
| ·自然地理条件 | 第37-38页 |
| ·社会经济概况 | 第38页 |
| ·森林资源状况 | 第38-39页 |
| ·数据来源 | 第39页 |
| ·森林生态安全预警指标体系构建 | 第39-41页 |
| ·指标体系概念模型 | 第39-40页 |
| ·指标体系构建原则 | 第40页 |
| ·指标体系构建 | 第40-41页 |
| ·BP神经网络模型构建 | 第41-48页 |
| ·预警标准 | 第41-42页 |
| ·样本准备 | 第42-46页 |
| ·网络构建 | 第46-48页 |
| ·BP神经网络训练、检验与仿真 | 第48-54页 |
| ·网络训练 | 第48-51页 |
| ·网络检验及误差分析 | 第51-52页 |
| ·预测模型构建 | 第52页 |
| ·网络仿真及误差分析 | 第52-54页 |
| ·预警结果分析 | 第54-57页 |
| 5 长株潭森林生态安全保障措施 | 第57-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-63页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·讨论 | 第60-61页 |
| ·创新 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-71页 |
| 附录A | 第71-80页 |
| 附录B | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
