BP人工神经网络在科技促进兰州市小城镇可持续发展中的应用研究.pdfVIP

BP人工神经网络在科技促进兰州市 小城镇可持续发展中的应用研究 陈兴鹏，戴芹 (兰州人学资源环境学院，兰州，730000)(中[]科学院遥感应刚研究所，北京，100101) 摘要：鉴于人工神经网络有着自学习、自组织、自适应和容错性等一系列优点，而科技促进小城镇可持 续发展又是一种复杂过程，本文尝试着将它应用到小城镇可持续发展的科技支撑研究中，建立了科技促进兰 州市小城镇可持续发展的BP神经网络调控模型，找出科技支撑小城镇可持续发展的模式，探讨科技支撑小城 镇可持续发展的内在机制及规律． 关键词：兰州市小城镇；可持续发展；人工神经网络 0引言 白改革开放以米，西部地区市县级经济获得了快速发展，其城市化速度明显加快，科学技 术在市县经济发展及其城市化的过程中起着越来越重要的关键性作刚。由丁iHi部产业发展水平 低、生态环境恶化、城市化水平不高、科技支撑力度不强，从而使它形成“循环积累”的“同 荡效应”，也就是城市化水平越低，其产业演进速度也越慢，而且生态环境会沿着既定路径不 断恶化卜．去，冈而相廊的各类科学技术也就越无朋武之地。突破两部地区这种恶性的循环关系， 就需要找到在这个循环中起决定作川的关键环饵。而由丁．科学技术在促进小城镇可持续发展的 过程是一个复杂的过程，如何找出科技促进小城镇可持续发展的规律，如何确定科技支撑小城 镇可持续发展的内在机制，是研究科技促进小城镇可持续发展所要解决的问题。而由丁．兰州市 特殊的地理位置与区位条件，其城镇化是否能够可持续地向前发展、发展过程中怎样有效利用 科技支撑、以及如何建立自己的龙头企业等一系列问题研究分析对整个两部城镇化及其小城镇 的发展都将di据着关键性地位。 人．T神经网络(ArtificialNeural N Networks，简称为AN)是多学科交叉的前沿科学，是 朋人量的神经元互连形成一种具有很强的学习、记忆、联想、容错和抗干扰的计算结构，是处 理复杂的非线性过程的较好方法。而科技促进小城镇可持续发展是一个涉及多方面的复杂的非 线性过程。本文引川BP人工神经网络分析，找山科技促进小城镇可持续发展的规律，结果证 明这种方法是可行的。 1 BP人工神经网络模型及其算法 1．1BP网络模型结构 Network)，是一种误差反传的前馈式网络。 BP网络也称反向传播网络(Back-Propagation 该模型具有一个输入层，一个输出层和一个或者若干个隐层，是对非线性可微函数进行权值{J 练的多层网络。一个具有r个输入和一个隐含层的神经网络模型结构如图l所示。 P J s2xJ i=1．2…．．sl：k=1．2，。。s2； 图1 具有一个隐含层的神经网络模型结构图 ·260· 1．2BP网络的学习算法 BP算法是一个很有效的算法，它把一纽样本的输入、输出问题变为一个非线性优化问题， 并使用了优化中最普通的梯度下降法，用迭代运算求解权相应于学习记忆问题，加入隐节点使 优化问题的可调参数增加，从而可得到更精确的解。BP算法可以通过以下过程实现： (1)初始化网络及学习参数。 (2)提供训练模式、训练网络，直到满足学习要求。 (3)前向传播过程，对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若 误差不能满足精度要求，则误筹后向传{番，否则转到(2)。 (4)后向传播过程。 如图2BP神经网络计算流程是一个典型的具有输入，输出和隐含层的BP神经网络结构， 输入层通过权系数和作用函数转换，得到相应输山层。 2兰州市小城镇可持续发展的科技支撑BP神经网 络模型的构建 2．1研究区域的选择及其界定 根据科技部“中国两部小城镇可持续发展的科 技支撑”的界定，中等城市以一卜．的，包括小城市和 县城所在地的镇，以及立足于特色资源和特定优势， 且能够在科技支撑下对区域成K具有较火贡献的城 镇，均应为中国两部小城镇可持续发展的科技支撑 的重点。据此，对兰州市域的小城镇，我们仅选择 了城区以外的榆中县城关镇、