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严萍

作品数:4 被引量:9H指数:2
供职机构:西安工业大学建筑工程学院更多>>
相关领域:经济管理建筑科学农业科学更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇经济管理
  • 1篇建筑科学
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇土地利用
  • 1篇土地利用变化
  • 1篇综合效益分析
  • 1篇网络
  • 1篇网络模型
  • 1篇灰色GM(1...
  • 1篇BASED_...
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇BP神经网络...
  • 1篇GM
  • 1篇ING
  • 1篇PUBLIC

机构

  • 4篇西安工业大学

作者

  • 4篇严萍
  • 2篇杨小玲
  • 1篇杨彬
  • 1篇杨晓玲

传媒

  • 3篇安徽农业科学
  • 1篇Journa...

年份

  • 4篇2010
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
Forecasting Public Green Area Per Capita in Xi’an City Based on GM (1, 1)
2010年
[Objective] To establish the comprehensive evaluation index system of public green area per capita as a quantitative mean of measuring ecological city and livable city. [Method]The GM (1, 1) forecasting model was set up according to statistics of public green area per capita in Xi’an City during 1996 and 2005, on this basis, the development trend of green area per capita in Xi’an City until 2015 were analyzed in case of no any changing factors or conditions. [Result]Grey forecasting model was established as, (t = 0, 1, …, n); model parameters as a = - 0.031 71, u = 4.139 17. After residual error test and posterior-variance-test, the precision of this model is proved fairly good. [Conclusions]According to this model, public green area per capita in Xi’an City will achieve 7.66 m2 by 2015, which is still far away from the livable city index (16 m2 per capita) and should be paid more attention by the local government, the construction of urban green areas should be further enhanced, more vegetations should be cultivated so as to improve the urban green coverage ratio.
杨小玲严萍
西安市土地利用变化综合效益分析被引量:2
2010年
依据2000~2006年西安市间土地资源利用的变化情况和反映土地利用的经济效益的相关数据,利用层次单排序、模糊数学法,探讨了西安市土地利用变化的经济效益。结果表明,2000~2006年,西安市土地利用结构的变化符合经济发展的要求,经济效益呈现增长态势;土地利用变化未发挥其最大经济效益;环境污染的存在影响了土地利用变化的生态效益。
严萍杨晓玲杨彬
关键词:土地利用变化
基于灰色GM(1,1)模型的西安市人均公共绿地面积预测被引量:2
2010年
依据西安市1996~2005年的人均公共绿地资料建立灰色GM(1,1)预测模型,并用该模型对西安市人均公共绿地面积进行了预测。结果表明,西安市人均公共绿地面积将会稳定增长。
杨小玲严萍
陕西省县域城镇化发展水平的BP神经网络测定研究被引量:5
2010年
运用BP神经网络的理论和方法,构建了县域城镇化发展水平BP神经网络模型,并对2008年陕西省83个县域城镇化发展水平进行了综合评价。结果表明:陕西省县域城镇化发展水平区域差异显著,评价结果与专家的判断基本一致;根据评价结果,结合ARC-GIS9.2中的自然断点法(natural breaks)将BP测度得出的得分值分为5个等级,发现县域城镇化发展水平较高的县域主要集中在陕北地区,关中地区次之,陕南地区最低。BP神经网络用于评价县域城镇化发展水平简单、实用,且避免了人工确定指标权重的主观性,具有很好应用前景。
严萍
关键词:BP神经网络模型
共1页<1>
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