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| 运用非线性方法建立区域可持续发展调控预测模型 |
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摘要 针对调控预测复杂系统的特征，根据1990～1999年10年时间序列中上海市某区可持续发展评价指标体系的数据库，选取表征研究区域可持续发展的主要因子，即国民生产总值、人均用水量、人口自然增长率、海域环境质量、万元产值工业废水排放量及人均公共绿地面积，运用一种完全非线性的方法----神经网络，建立了区域可持续发展的调控预测模型。研究表明，利用该法建立的区域可持续发展调控预测模型原理简单，方法简便，且具有较高的预测精度。
关键词：非线性方法 人工神经网络 预测模型
1 前言
可持续发展复杂系统具有一些特殊的性质，它与实际生活中的过程和真实系统一样，影响因素与预报因子之间通常存在着完全非线性的关系，也就是说，它们之间的关系不能用简单的函数关系来描述，只有直接地处理系统的非线性问题，才能了解社会系统行为的性质，构造出反映客观系统真实的动态性质的模型[1]，因此，寻找一种完全非线性的方法来研究此类问题就显得十分必要。
人工神经网络具有解决此类问题的能力。为此，本文运用神经网络技术中的ＢＰ网络，根据研究区域社会、经济和资源环境系统历年的发展轨迹，通过模拟训练来揭示区域可持续发展系统的内在规律，构建其调控预测模型。
２ ＢＰ网络的基本原理[2]
BP网络是一种阶层型神经网络，层与层之间实行全连接，如图１所示。它分为输入层、隐含层及输出层。其中隐含层可以是1层，也可以是多层，其层
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| 投稿人：dgfw22 |
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