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基于RBF神经网络模型的资源型城市生态安全预警——以榆林市为例

2019-05-01分类号:TP183;X321

【作者】吴艳霞  邓楠  
【部门】西安理工大学经济与管理学院  
【摘要】运用SDI(状态—胁迫—免疫)模型构建资源型城市生态安全预警指标体系,基于RBF神经网络模型及警情评判标准对榆林市2010—2016年的生态安全状况进行分析,并对榆林市2017—2021年的生态安全演化趋势进行动态预测。研究结果表明:(1)RBF神经网络模型能够有效地用于资源型城市生态安全预警分析,拟合精度较高;(2)2010—2016年,榆林市整体生态安全警情指数不断上升,但是仍处于临界安全状态;(3)根据未来趋势预测结果,到2020年,榆林市生态安全"状态"子系统警情指数将有大幅提升,"胁迫"子系统生态安全警情指数呈略微下降趋势,"免疫"子系统呈波动趋势。由此表明,快速提升榆林市生态安全状况,首先要改善胁迫子系统的状况,其次是加强免疫子系统的免疫能力,据此提出了针对榆林市提升生态安全状况的四条响应措施。
【关键词】RBF神经网络  资源型城市  生态安全  预警体系
【基金】2018年度陕西省社科界重大理论与现实问题研究项目“陕西秦岭地区生态安全测度及生态保护研究”(2018KRM098)
【所属期刊栏目】生态经济
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