| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·文献综述及评价 | 第9-10页 |
| ·研究方法与论文新意 | 第10-11页 |
| ·榆林煤炭工业发展现状分析 | 第11-13页 |
| ·煤炭工业可持续发展的概念 | 第11页 |
| ·榆林煤炭工业发展现状分析 | 第11-13页 |
| ·本文的研究思路与主要工作 | 第13-15页 |
| ·研究思路 | 第13页 |
| ·主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 煤炭工业可持续发展预警模型的理论基础 | 第15-25页 |
| ·人工神经网络的定义与特性 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络的定义 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的工作原理 | 第17-20页 |
| ·人脑神经元 | 第17-19页 |
| ·人工神经元的数学模型 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构和学习过程 | 第20-23页 |
| ·基于人工神经网络的预警原理 | 第23-24页 |
| ·基于人工神经网络模型的预警过程 | 第24-25页 |
| 第3章 榆林煤炭工业发展预警模型的构建 | 第25-37页 |
| ·构建预警模型应遵循的基本原则 | 第25页 |
| ·预警模型应具备的功能 | 第25-26页 |
| ·煤炭工业发展预警模型指标体系的构建 | 第26-33页 |
| ·预警模型中指标体系的选取标准 | 第26-27页 |
| ·煤炭发展预警模型中的指标体系 | 第27-30页 |
| ·预警模型中指标体系的子目标组成 | 第30-31页 |
| ·预警模型各项指标的层次分析结构 | 第31-33页 |
| ·榆林煤炭工业发展预警模型的构建 | 第33-37页 |
| ·预警模型的构成 | 第33-34页 |
| ·模型的训练和检验 | 第34-37页 |
| 第4章 榆林煤炭工业发展预警的实证研究 | 第37-59页 |
| ·预警模型中指标的数据整理 | 第37页 |
| ·预警模型中指标的数据处理 | 第37页 |
| ·预警模型指标预测的有关说明 | 第37-38页 |
| ·预测结果分析 | 第38-43页 |
| ·榆林煤炭工业可持续度的评估 | 第43-56页 |
| ·榆林市1995—2003年煤炭工业可持续预警曲线 | 第56-59页 |
| 第5章 实现榆林煤炭工业可持续发展的对策 | 第59-63页 |
| ·建立榆林合理的煤炭产业结构,延伸产业加工链 | 第59-60页 |
| ·实施集团化战略,组建煤炭技术研发中心 | 第60-61页 |
| ·在榆林开征生态税 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 发表论文和参与科研情况 | 第67-69页 |
| 1.发表论文情况 | 第67页 |
| 2.参与科研情况 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-83页 |
| 附录1:榆林市1995-2003年的27项指标的具体数值 | 第71-73页 |
| 附录2:基于人工神经网络预警模型的Matlab7.1的计算程序 | 第73-75页 |
| 附录3:社会、生态环境和支撑子目标中各项指标的预测趋势图 | 第75-83页 |
