城市生态环境智能评价系统研究

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1、西南交通大学硕士研究生学位论文第4页环境质量具有精确与模糊、确定与不确定的特性，所以环境质量评价中又引入了模糊评价方法㈣。常采用的模糊评价法有模糊综合评价法、模糊聚类评价法等。徐福留(2001)将模糊聚类与层次分析相结合，提出了城市环境质量多级模糊综合评价法，并将该方法应用于宣州市环境质量综合评价。结果表明，该方法克服了综合指数法受人为因素影响大的缺点，较好地反映了环境质量分级界限的模糊性，并且较好地解决了权值分配问题，使评价结论更合理、可靠，是一种有价值的城市环境质量综合评价方法瞳¨。(4)人工神经网络评价法由于人工神经网络有类似人的大脑思维过程

2、，可以模拟人脑解决某些模糊性和不确定性问题的能力。因此，利用人工神经网络对已知环境样本进行学习，获得先验知识，学会对新样本的识别和评价。李柞泳(1995)提出了基于B-P算法的人工神经网络城市综合环境质量的二级评价模型。结果表明B-P网络用于环境质量评价简便实用，具有客观性和通用性啪1。李洪义等人(2006)建立一个3层结构的BP神经网络生态环境遥感本底值预测模型．利用MATLAB软件对网络进行训练，研究区域生态环境遥感本底值的预测输出，并将预测结果按照生态环境遥感本底值分级评分标准进行等级划分．结果表明，总体分类精度达87．18％．利用神经网络方

3、法对生态环境遥感本底值进行预测是可行的心羽。乔平林(2004)在分析研究区自然景观特征的基础上，总结了影响区域生态环境的建模要素，基于神经网络技术，建立了基于BP神经网络的区域生态环境信息自动提取模型，形成了一种新的生态环境分类方法，其分类结果与实际情况完全一致Ⅲ1。除多(2005)选取了影响拉萨地区生态环境代表性的指标，并选择4个典型样区作为训练区，运用BP神经网络对拉萨地区的生态环境进行了分类晗51。汤丽妮(2003)以生态环境指标的各级评价标准作为训练样本，应用人工神经网络建立生态环境质量评价的BP网络模型。用训练好的BP网络对生态环境质量进

4、行评价，并与模糊识别评价法进行比较。结果表明，人工神经网络用于生态环境质量的评价结果与环境质量实况相符渊。除了上述重要的评价方法外，人们还探讨了其他一些评价方法，如评分迭加法叼1、密切值法汹1、主分量法、灰色评价法、秩比法(RSR)等。西南交通大学硕士研究生学位论文第5页1．3本文的研究内容、结构安排及研究方法1．3．1本文的研究内容及结构安排本文在吸收国内外有关城市生态环境评价的研究成果的基础上，利用．MATLAB6．O为开发分析工具，采用传统的BP、LVQ神经网络来构建城市生态环境的智能评价模型，同时提出采用改进后的神经网络(SOM--BP、S

5、oM—LvQ复合神经网络)进行本课题的研究，将得到的实验结果进行横向和纵向的对比分析，以期找到适合本课题的满意模型，具有一定的现实指导意义。主要内容安排如下：论文的第一章“绪论"主要介绍了课题的研究背景和意义，对国内外的研究现状做了综述，说明了文章的研究内容、结构安排以及研究方法。第二章“城市生态环境评价综述"介绍了城市生态环境与城市生态系统的联系，城市生态环境的三点特征，城市生态环境系统的结构，城市生态环境质量评价的原则。详细阐述了国内外城市生态环境评价的相关理论和概念。第三章“人工神经网络概述”简要介绍了神经网络的基本概念和原理，以及神经网络模

6、型基本特点。之后重点阐述了本文所要用到的BP神经网络、SOM神经网络和LvQ神经网络的基本结构，运行原理和学习规则。第四章“基于人工神经网络理论的城市生态环境智能评价系统研究"在前面几章的基础上，使用人工神经网络的理论建立模型，结合样本数据进行数据实验及分析。本章首先总体介绍了实验过程，讨论了本课题的样本数据来源；然后运用统计软件SPSS的因子分析功能进行指标筛选，建立了城市生态环境评价指标体系。接下来，使用BP神经网络、SOM—BP神经网络、LVQ神经网络、SOM-LVQ神经网络分别对四川省18个地级市进行了实验分析。最后，本文对四类实验结果从测

7、试样本准确率和模型收敛时间两个方面进行了归纳总结，找出了适用于本研究课题的满意模型。1．3．2本文的研究方法1、定性分析法：以城市生态环境评价的相关理论以及系统工程学、宏观生态学中相关理论为基础，分析、寻找、计算影响城市生态环境好坏的各种因素，尝试建立几者之间的关系，形成一个整合的理论构架，建立了一个科学客观的评价指标体系。西南交通大学硕士研究生学位论文第6页2、比较分析法：通过对相关文献的比较分析，发现其中的共有认识和不同之处，特别是对国内外各种城市生态环境评价模型以及传统与改进神经模型的优势和劣势进行分析和比较，以期找出符合现在城市生态环境评价

8、的满意模型和方法。3、定量分析法：首先通过因子分析对评价城市生态环境的各个指标进行降维和消除相关性，然后使用传统的BP、L