一、基于概率神经网络的资源型城市界定（论文文献综述）
叶欣[1]（2021）在《基于改进案例推理模型的矿业城市空间格局演变驱动力分析与模拟》文中研究说明矿业城市是我国重要的能源资源战略保障基地,是国民经济持续健康发展的重要支撑。随着矿产资源的过度开发和城市布局的无序扩张,由此带来了土地破坏和耕地侵蚀问题,这严重影响了区域环境质量、粮食安全、生态安全和社会安全。开展矿业城市格局时空演变驱动机制及趋势预测研究,能够揭示矿业城市发展过程中的空间格局演变规律,进而为矿业城市发展提供决策支持,是有力保障矿业城市可持续发展的有效途径。本文以典型矿业城市-黑龙江省鸡西市为研究区,结合定性与定量分析手段,采用“演变规律分析→模拟分析与模型改进→模型验证→趋势预测”流程,具体工作包括:（1）利用鸡西市2005、2010和2015年的土地利用数据综合分析了鸡西市城市格局的时空分布特征和演变特征,在此基础上,从地形因素、矿产资源分布、经济发展与人口、交通道路、政策规划方面对矿业城市扩张驱动力进行了分析。（2）采用城市扩张CBR模型对鸡西市2015年城市格局进行模拟,通过对模拟结果的检验,提出改进的UGSCBR（Urban Growth Simulation Case Based Reasoning）模型,改进包括两方面:（1）针对传统CBR模型在模拟过程中仅检索出单一的案例作为推理依据的问题,本文提出将案例按照其演变结果进行分类,再对每种案例检索出多个最相似案例的综合检索策略;（2）考虑到矿业城市住房空置率不断增加,本文基于夜间灯光数据,首次制作并引入能够反映矿业城市人为因素的住房空置区指标,以控制城市空间格局模拟过程中存在的不合理扩张现象。（3）利用UGSCBR模型再次模拟鸡西市2015年城市格局,检验、分析模拟结果并对模型进行优化。采用CA模型模拟鸡西市2015年城市格局,并与UGSCBR模型进行对比。（4）利用鸡西市城市扩张UGSCBR模型模拟2020-2035年城市扩张格局,并对城市未来格局的时空演变规律进行分析。本文主要研究结论包括:（1）2005-2015年间,鸡西市城市格局分布多集中于平坦地区,城市扩张以占用低地势区的耕地为主。受到煤炭资源枯竭及生态环境破坏的问题,城市扩张规模逐渐放缓,尽管城市整体格局松散,但研究期间呈现出在空间上聚集发展的趋势,且这一趋势更加明显地呈现在中心城区。（2）地形因素、矿产资源分布、经济发展、交通网络及政策规划是影响矿业城市格局演变的主要驱动力。其中,矿产资源分布作为矿业城市的特殊驱动因素,对城市用地的空间发展起到了即吸引,又排斥的作用。“一核多心、点轴发展”的空间布局规划确立了鸡西市中心城区组团式城市结构的发展战略;而鸡西市作为煤粮复合区,基本农田集中区成为最重要的鸡西市城市用地扩张限制因素。（3）采用改进的UGSCBR模型模拟鸡西市2015年城市格局,结果显示,当检索数量参数x=10时,模拟效果最好,总精度为97.02%,kappa为85.51%,Fo M值为0.1700,与城市扩张CBR模型相比模拟精度提升了57.8%。通过与CA模拟结果的对比,发现UGSCBR模型能够更好地在本研究中模拟出城市扩张趋势,模型的构建更加简单且易于理解。（4）在现有的发展趋势下,鸡西市2020-2035年城市用地面积将继续增加,但扩张规模将持续下降;城市扩张的趋势表现为从各城区中心向外扩张,中心城区将进一步聚集,使得城市格局的紧凑度逐渐提高。
苗艺菁[2]（2021）在《不同类型城市的居民日用消费品物流需求量预测模型研究》文中进行了进一步梳理本文聚焦居民日用消费品城市配送物流的长期预测,从城市发展的宏观经济环境出发,提出了能够与不同发展进程的城市相契合的居民日用消费品物流需求预测方法,可充分顺应我国地区经济发展不平衡的国情,因地制宜地为我国各城市商贸服务业物流规划提供科学可靠的思路方法和理论支撑。首先,结合物流学科理论和相关标准,严格规范地界定了“居民日用消费品物流需求”的概念,并从多方面分析相关影响因素,构建居民日用消费品物流需求预测指标体系,提出了基于灰色关联分析的预测指标筛选方法,选择关联度较高的指标作为后续预测模型的输入。其次,在剖析城市经济发展与居民消费物流之间关联机理的基础上,阐述了城市经济效率的内涵与特征。提出了基于数据包络分析的城市经济效率分类体系,并以我国14座三线及以上城市为代表,通过计算综合效率值将城市划分为发展型和发达型两大类。再次,总结对比了15种典型预测方法的特点、优缺点及适用性等。结合发展型城市的特点及历史数据可得性,构建基于支持向量回归机（SVR）的居民日常类物流需求长期预测模型。对于预测模型的关键参数C和g的选取问题,提出了基于网格交叉验证法（CV）和遗传算法（GA）两种不同的参数寻优策略。接着,综合考虑发达型城市渐趋饱和的经济、人口发展进程,提出基于最优加权组合的SVR-Verhulst发达型城市居民日常类物流需求长期预测模型,模型既保留了灰色Verhulst模型擅长处理贫信息且能够描述S型增长趋势的特点,又融合了SVR模型在小样本、非线性复杂系统中的独特优势。最后,分别选取北京密云区和城六区作为发展型和发达型城市的实证对象,对比不同预测模型的预测效果,结果验证了SVR模型对于本研究的适用性和优越性,同时发现GA寻优能够更快速地找到更佳的C和g。因此,分别采用GA-SVR模型和SVR-Verhust模型预测未来北京密云区和城六区的居民日常类物流需求,并推算得到了未来年度两个不同类型地区的居民日用消费品物流需求的预测数据。
潘越[3]（2021）在《区域旅游吸引力与游客流动倾向响应研究》文中指出旅游目的地建设的“各自为政”和游客出行的“两极化”已成为制约区域旅游业高质量、可持续发展的核心问题。结合理论研究的网络化转化和区域旅游一体化发展的实践需求,提出区域旅游吸引力空间网络结构及其与游客流动倾向响应关系研究的构建思路和方法,以期为区域性旅游空间规划的编制提供理论依据。本文在界定相关概念的基础上,应用流动空间理论、空间相互作用理论、旅游空间结构理论、旅游供求均衡理论以及机器学习理论等理论,对区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系进行探究。遵循“研究框架-实证研究-优化提升”的逻辑思路,其中研究框架部分以“网络结构构建→结构特征提取→响应效果检验→响应系统模拟”的递进式思路成文,主要的研究内容概括为以下几个方面:第一,构建区域旅游吸引力网络结构。基于空间相互作用理论,以特定区域为研究范围,以区域内城市为节点,融合网络、交通、气象以及统计年鉴等多源异构数据,对区域O-D旅游吸引力作用强度进行测算,进而构建区域旅游吸引力网络结构,为下文网络结构特征分析奠定基础。第二,剖析区域旅游吸引力网络结构特征。围绕“空间差异-空间关联-空间集聚”构建区域旅游吸引力网络结构的特征提取框架,分别构造原值、二值、Top三种网络形式,综合运用GIS数据分析方法、社会网络分析方法、复杂网络分析方法等,互补揭示区域旅游吸引力网络演化特征及结构特征。第三,检验区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系。基于游客流动倾向视角,探讨旅游吸引力网络的空间效率。以“百度指数-网络关注度”为O-D游客流动倾向对流数据来源,构建区域游客流动倾向网络,在明晰旅游吸引力与游客流动倾向体系的交互响应机理的基础上,多维尺度探讨二者响应效果。第四,建立区域旅游吸引力与游客流动倾向响应系统预测模型。基于地理探测器模型,筛选区域旅游吸引力影响核心指标;借助BP神经网络模型,模拟旅游吸引力与游客流动倾向响应系统运行机理。进而未来可通过设定不同情境,预测区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系,为对策建议的制定奠定理论基础。第五,开展实证研究。以京津冀地区为典型案例区,以“五一”小长假为研究时段,构建京津冀区域旅游吸引力网络结构,多角度、全方位剖析区域网络结构特征,探究京津冀区域旅游吸引力与游客流动倾向响应效果,并根据测算结果,训练BP神经网络,为京津冀地区旅游一体化的理论构建与战略设计提供理论支撑。第六,提出区域旅游吸引力与游客流动倾向响应水平提升对策。根据理论研究与实证结果,结合现实政策确立,从统筹制定区域旅游业发展整体规划、合理优化区域旅游吸引力网络结构、科学引导区域旅游者行为、加快推进区域旅游高质量发展等方面开展对策解析,力求区域旅游吸引力与游客流动倾向的最佳匹配。
薛丹[4]（2021）在《中国西北地区城市土地利用效率时空演变及其影响因素研究》文中提出城市土地是城市经济活动的载体,也是城市居民生活的基本空间,其利用效率深刻影响着城市土地的节约集约利用水平和经济社会的协调发展。我国长久以来就存在人多地少、土地资源不足的问题,改革开放以来,随着城镇化的快速发展,城市建设用地快速扩张,有些城市以“摊大饼”形式向外扩延。2018年底,我国城市建设用地面积为5.61万平方公里,约是1981年的7.80倍,城市扩展系数（用地增长率/人口增长率）高达2.17,远远高于国际上1.12的理想系数。中国西北地区地域辽阔,生态环境脆弱,气候、地形及水土资源条件适宜城市建设的土地少,在可利用土地少的情况下,与其他地区相比,西北地区的城市土地利用水平却更为不集约。另外,东部地区经过较长时间的快速发展,其经济、产业达到了较高的水平,在加快形成双循环发展格局以及全国产业链发展的背景下,随着东部地区土地成本、人力成本、环境约束等成本的上升,需要将产业和技术向西北落后地区转移,而这也给西北地区的城市土地利用带来了新的压力。对西北地区的城市土地利用效率进行研究,对于节约集约利用西北地区城市土地,缩小东西差距,改善西北生态环境,助推西北地区的高质量发展具有重要意义。鉴于此,本文在系统阐述西北地区城市土地的规模、结构、效益等城市土地利用现状的基础上,首先构建了城市土地利用效率的理论分析框架和指标体系,利用Super-SBM、GML指数和效率损失模型对西北地区39个城市2004-2018年的城市土地利用效率做出客观的评价。然后,将静态和动态、时间和空间相结合,详细分析西北地区城市土地利用效率的差异特征、时序演化特征、空间关联特征和时空动态特征。接着,本文建立了城市土地利用效率影响因素的理论分析框架,厘出具体的影响因素,分析了各个影响因素对城市土地利用效率的作用机理。最后,构建Tobit模型和空间计量模型对西北地区城市土地利用效率的影响因素进行了实证检验,并得出本文的结论和建议。本文的主要研究结论如下:（1）中国西北地区城市土地利用效率处在较低水平,2004-2018年整体呈现波动上升趋势,变动趋势近似呈“N”型曲线,2018年效率高值向西北地区东南侧聚集,城市群的聚集作用增强。研究期间,省会中心城市的城市土地利用效率增长幅度最快,资源型城市次之,其他类城市增长幅度最慢。从效率损失模型来看,西北地区的劳动力投入、土地投入和环境污染的冗余率较高,环境收益的不足率较大,而经济收益和社会收益的不足率相对较小。（2）2004-2018年西北地区39个城市的城市土地利用效率存在明显的差异特征,差异的大小先快速下降,后缓慢上升,组间差异很小,组内差异占绝对支配地位,资源型城市的效率水平差异最大,省会中心城市次之,其他类城市最小。核密度函数曲线揭示出西北地区的城市土地利用效率存在两极分化的空间非均衡特征,集聚类型先低值聚集,后高值聚集,省会中心城市、资源型城市和其他类城市的演进特征有较大的差异。马尔科夫链转移的结果显示,西北地区的城市土地利用效率存在“俱乐部趋同”现象,2012年之后这一现象减弱,效率水平维持在“低”和“高”类型的概率最大,向上转移的概率大于向下转移的概率,而跳跃转移的概率较小。（3）西北地区的城市土地利用效率具有较为显着的空间相关性,局部空间关联呈现“小聚集,大分散”的状态,2018年聚集地区向西北地区东南侧靠拢。资源型城市的城市土地利用效率拥有更加动态的局部空间结构,其他类城市次之,而省会中心城市的局部空间结构较为稳定。（4）Tobit模型的回归结果显示,西北地区的经济发展水平与城市土地利用效率之间存在先降后升的“U”型曲线关系;产业结构升级、提升人口密度、引进外资和改善交通基础设施会显着促进西北地区城市土地利用效率的提升,土地城镇化、环境规制水平、工业用地占比和设施用地占比的提高对西北地区城市土地利用效率有负面影响,居住用地占比和土地市场化水平对西北地区城市土地利用效率的影响不明显。西北地区的省会中心城市、资源型城市和其他类城市的城市土地利用效率的影响因素存在差异。（5）空间计量模型的测算结果显示,西北地区城市土地利用效率存在显着为正的空间溢出效应,在考虑了空间溢出效应的情况下,人口密度和土地城镇化的回归结果分别从Tobit回归中显着的促进作用和显着的抑制作用变为了均不显着,其他影响因素的作用结果与Tobit模型的回归结果一致。（6）根据本文的研究结论,提出了提升西北地区城市土地利用效率的政策建议:一是控制土地供应面积,实现存量建设用地的内部挖潜;二是发挥城市群的聚集作用,促进城市土地利用效率“高高”聚集;三是减少污染物排放,降低城市土地所承载的环境污染压力;四是继续推进西北地区产业结构升级,有序承接东部地区的产业转移;五是完善西北地区交通设施建设,进一步扩大开放水平;六是根据各类城市间的差异,因地制宜,分类施策。
周士园[5]（2020）在《基于情景模拟的煤炭资源型城市湿地景观生态安全评价与预警研究》文中研究说明湿地是城市绿色基础设施网络的重要组成部分,具有重要的生态功能,其景观演化对城市整体的生态安全格局有着重要影响。由于特殊的自然环境条件和经济、社会发展模式,黄淮东部地区煤炭资源型城市存在的一个共性环境问题即一方面城镇化发展和农业生产等人类活动造成大量自然湿地的丧失,另一方面地下矿产资源的开采造成大量采煤沉陷湿地的形成,致使湿地的构成结构和空间结构发生了剧烈的变化,威胁着湿地的景观生态安全并制约了城市的可持续发展。本文从优化湿地生态规划的视角出发,针对黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地的景观生态安全问题,在融合景观生态学、湿地学和生态规划学理论与方法的基础上,提出了“动态模拟-景观生态安全评价-预警反馈”的研究框架,并以淮北市为例进行了深入剖析。研究首先利用1988年、2002年和2018年的遥感数据和地理信息系统（GIS）建立了湿地景观演化监测数据库,模拟了淮北从成长期、成熟期到衰退期湿地景观的动态变化过程。同时综合经济、社会、自然、区位和政策的空间统计数据,定量分析了30年间湿地景观演化的驱动机理。进而采用情景模拟的方法预测了2034年湿地景观格局在趋势发展情景、快速城镇化情景、农田恢复情景和湿地生态保护情景中的动态变化。在此基础上,综合评价了不同时期淮北湿地的景观生态安全水平。最后,研究构建了湿地景观生态安全预警机制并提出了相应的调控对策。论文的主要结论如下:第一,黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地的景观演化过程具有显着的动态性和阶段性差异。整体上,30年间淮北湿地的面积呈持续增加的趋势,其中1988年至2002年增长最快。研究采用了强度分析模型和叠加分析法分析了湿地与其他地类的转化情况。结果表明,研究期间湿地的转化强度为活跃状态,与农用地、建设用地之间的相互转化规模最大,主要集中于矿区范围内。研究采用了质心函数模型、空间自相关性分析模型和景观格局指数分析了湿地的空间分布格局变化,结果发现淮北湿地的质心呈先向东北方向迁移,后向西南方向折回的摆动式变化,与资源开发的过程一致;同时自1988年至2018年湿地空间分布的聚集性特征更为明显;此外,湿地在区域景观中的优势度不断增加,但斑块的稳定性不断下降,破碎化程度加剧。第二,在自然因素和人为因素的驱动下,至2034年淮北湿地面积仍将保持增加的趋势,但不同发展情景中湿地的景观格局有显着的差异。研究通过Logistic回归分析模型,识别了30年间影响淮北湿地景观演化的主导驱动因子。经济-社会因素中地下资源开发、城镇化和农业复垦为关键驱动力,政策因素发挥了重要的限制性作用,自然因素中高程是重要的解释变量。在此基础上,采用CA-Markov模型对淮北湿地景观格局在不同土地利用情景中的变化进行预测,结果显示:湿地生态保护情景中湿地得到最大程度的保留,湿地率达到7.71%,高于趋势发展情景。在快速城镇化情景和农田恢复情景中湿地转化为建设用地和农用地的规模较大,因此湿地率小于趋势发展情景。第三,除快速城镇化情景外,淮北湿地景观生态安全水平呈持续改善的趋势。综合黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地景观演化的特征,研究从压力、状态和响应三个方面构建了湿地景观生态安全评价模型,从而计算了淮北不同时期的湿地景观生态安全指数（LESI）,结果表明:2018年淮北湿地景观生态安全等级较2002年有所改善;趋势发展情景中淮北湿地景观生态安全水平将继续提高,但仍处于Ⅲ级预警等级;在湿地生态保护情景和农田恢复情景中湿地景观生态安全等级提高至Ⅱ级较安全等级,然而在快速城镇化情景中则呈恶化的趋势。局部地区湿地景观生态安全等级的变化在各情景中有所不同,因此在湿地生态规划中应进行差异化管理。第四,构建了湿地景观生态安全预警机制。结合当前国土空间规划变革的背景,研究提出了预警机制构建的目的、准则和主要作用。进而从预警触发、警情分析和预警反馈三个方面建立了预警机制的运作框架。预警反馈方面,研究从湿地保护专项规划和国土空间规划两个层面提出了整体调控策略;同时从斑块、节点和廊道三个层次提出了具体调控措施,包括湿地公园保护模式、小微湿地保护模式和低影响开发模式。本文通过对湿地景观演化的模拟预测和景观生态安全预警机制的建立,为完善黄淮东部地区煤炭资源型城市的湿地生态规划分析技术和规划体系提供了依据,具有重要的理论创新意义。同时,在当前深入推进生态文明建设的背景下,研究成果对于推进我国资源型城市生态修复具有重要的实践指导意义。论文选题源于国家自然科学基金（41671524）:煤炭资源型城市绿色基础设施时空演变规律及其优化模型研究。该论文有图88幅,表29个,参考文献222篇。
焦兴东[6]（2020）在《可持续发展理念下城市韧性时空评价研究》文中认为城市是开放的综合系统,具有很大的脆弱性。随着城市化进程的加快,我国城市发展面临的内外部不确定性冲击逐渐呈现出复杂多样的特点,其带来的灾难性后果也日益凸显。为应对诸多不可预测风险,城市韧性的概念被应用到了城市规划和管理领域,从发展的角度为城市应对不确定性冲击提供了新思路。要落实城市韧性理念到实际操作中,需先进行城市韧性的评价。我国学者对城市韧性的研究处在理论探索和定性评价的初期,缺乏定量评估研究。且研究尺度多是单时段的静态比较,少有运用空间统计学来对城市韧性进行分领域研究。因此,进行城市韧性定量评价,并运用评价结果探索城市韧性的空间关联性和演化情况尤为重要。本文通过对国内外城市韧性研究现状的梳理,基于可持续发展理念,立足于城市发展现状构建了城市韧性水平时空评价概念模型,确定城市由物理环境、社会经济和信息科技三度空间构成,有抵抗、适应和恢复三个发展阶段和稳定性、效率性、适应性和冗余度四种属性,并以此为基础提取了影响因素。然后,基于指标体系的构建,运用遗传算法优化的神经网络和空间统计方法,建立城市韧性评价模型和空间相关性模型。在评估城市韧性水平的基础上,揭示其整体空间自相关的程度及局部空间自相关的规律。最后,本文采用东北地区37个城市2009-2018年的数据来进行实证,通过Matlab2018b、Arcgis10.0和Geoda等软件来分析,得到研究区域近10年的城市韧性水平,时间演化规律和空间分异特征。结果表明:东北地区城市韧性整体水平无明显提高趋势,但哈尔滨、长春、沈阳和大连四个核心城市的韧性水平有显着提升。根据输出图像显示,东北地区城市韧性全局相关逐步增强,城市韧性空间分布两级分化明显,南部城市韧性水平较高而北部城市韧性水平较低。主要分布规律为高韧性核心城市点状分布,其余城市韧性呈现以高韧性城市为中心逐步向外递减的状态。此外,城市周边的集聚状况也会随时间变化,南部城市处于高高集聚状态,而北部则处于低低集聚状态,此外,因受到周边高值城市的影响,高低聚集状态逐渐向高高集聚转变,且变化情况非常显着。由此可以看出,城市韧性全局空间自相关性是由同类型聚集数量的增加带来的。通过加强城市间的空间联系,并与城市韧性评估结果相结合,政府可以识别城市的薄弱领域和主要影响因素,从而为城市制定有效的韧性提升政策,实现城市的可持续发展。
任嘉敏[7]（2020）在《东北老工业基地绿色发展评价及优化提升对策研究》文中指出长期以来,可持续发展一直是地理学界所关注的重要研究内容。绿色发展作为可持续发展思想的延续,相关研究也从理论以及方法论层面为探讨区域可持续发展尤其是人地系统耦合机理提供了新的研究视角。绿色发展的根本指向即实现经济、社会、环境三大系统的共生发展。适时、客观的针对典型区域开展绿色发展相关研究,不仅能够深刻认知典型区域绿色发展核心特征、时空演变规律,也能为缓解经济发展与资源环境间矛盾,寻求绿色发展语境下的优化提升路径提供参考,理论及现实意义较强。老工业基地是世界各国工业化进程中形成的特殊地域类型,发展与演化规律独特。现阶段,老工业基地正面临着一系列经济、社会、环境问题,其复杂性、艰巨性也远超其它地区,老工业基地可持续发展也成为国内外研究热点。东北地区是我国最大、最典型的老工业基地,拥有一批重要的基础性及战略性产业,关乎国家经济命脉。计划经济体制下,东北三省走上了以重化工业为主导的发展路径,产业结构畸形化严重,为后来区域人地关系矛盾的爆发埋下伏笔。长期依赖自然资源的经济发展方式使得东北老工业基地资源环境约束趋紧,亟需确立新的经济发展方式以引导生产要素的合理配置,绿色发展思想则为东北老工业基地经济发展方式转变指引了前进的方向。新时代背景下,如何抓住现有发展机遇,缓解人地矛盾,提升区域绿色竞争力,实现经济振兴,是东北老工业基地面临的重大而紧迫的课题。在此背景下,本文以东北老工业基地为研究区,基于绿色发展及相关理论,遵循地理学“过程—格局—机制”经典分析方法,从理论以及实证两个层面展开相关研究。在对东北老工业基地区域发展历程深入分析基础上,综合利用综合指数法、数据包络分析法等方法,从绿色发展水平及绿色发展效率两个角度对东北老工业基地绿色发展进行评价并分析其时空演变特征,揭示绿色发展演化的驱动机制,最后提出东北老工业基地绿色发展优化提升的对策及建议。全文内容分为四个部分,共七章,主要研究内容如下:第一部分是绿色发展研究的理论基础部分,包括论文的第一章与第二章。该部分主要从两方面进行展开,首先从时代背景出发,论述东北老工业基地实现绿色发展的目的及意义。论文基于Web of Science核心数据库以及CNKI数据库从地理学视角梳理国内外相关理论及研究进展,也阅读了相关书籍和刊物等。研究进展主要包括绿色发展影响因素、绿色发展测度方法、绿色发展时空演变、绿色发展与产业转型、资源型城市绿色转型及绿色发展制度6个方面。论文在对老工业基地、绿色发展、绿色发展水平、绿色发展效率等相关概念辨析基础上,结合人地关系理论、可持续发展理论、物质代谢理论、环境库兹涅茨理论、路径依赖理论,提出了包含老工业基地绿色发展的核心特征、老工业基地绿色发展与物质代谢、老工业基地绿色发展评价、老工业基地绿色发展机制分析、老工业基地绿色发展优化提升等内容的理论分析框架。第二部分即论文的第三章。一是,论文对建国后东北老工业基地区域发展理念演进脉络进行了详细的梳理,并对各阶段区域发展特点进行概括。二是,分析不同阶段区域发展理念下东北老工业基地产业结构演变情况。三是,借助物质流分析方法（MFA）对振兴战略实施以来东北老工业基地物质代谢进行定量测度分析。为后续开展东北老工业基地绿色发展评价、演化机制及优化提升对策提供依据。第三部分即论文的第四章、第五章。第四章从绿色发展水平和绿色发展效率的不同视角出发,刻画振兴以来东北老工业基地绿色发展的时空格局演化特征。一方面在老工业基地核心特征基础上构建综合评价指标体系,计算得到东北老工业基地绿色发展水平得分。另一方面,在绿色发展效率内涵基础上,借助数据包络分析模型分析东北老工业基地绿色发展静态及动态效率。第五章则在前一章绿色发展水平与绿色发展效率评价的基础上,从定量及定性两个角度分析东北老工业基地绿色发展演化的驱动机制。第四部分为论文的对策建议及结论,即本文的第六章、第七章。在前文分析东北老工业基地绿色发展的基础上,运用神经网络分析法及R/S分析法对未来东北老工业基地绿色发展水平及差异演变做出预测,并提出优化提升的对策建议。最后,对本文的主要研究结论进行总结和归纳,指出研究仍存在的不足之处及未来进一步研究的方向。本文得到以下主要结论:1、通过老工业基地传统发展模式与绿色发展模式的对比,不难发现,老工业基地从发展动力到发展目标方面均将发生较为明显的变化。资源高效、产业绿色、高质增长、治理有效、绿色宜居构成了老工业基地绿色发展的核心特征。在自然资本日益稀缺背景下,老工业基地绿色发展与物质代谢具有高度的契合性,区域内部物质代谢情况可以作为判断现阶段老工业基地人地关系的重要表征。此外,从水平及效率视角构建绿色发展判别模型能够较好的涵盖绿色发展系统属性以及系统运行两个方面,评价结果更为客观。根据各类影响因子作用方式及程度的不同,老工业基地绿色发展演化机制可以概括为内生动力、外部推动以及引导调控三方面。三方面影响因子通过要素间不同比例组合也形成了老工业基地绿色发展的不同路径。2、东北老工业基地区域发展理念的形成与演变是建立在对特定时间背景下区域发展方式的不断反思和总结基础上。建国后,区域发展理念依次经历了经济建设为主及环保意识薄弱、环境保护及可持续发展理念兴起、生态省建设及循环经济发展、生态文明建设中的绿色发展四个阶段,对经济发展与资源环境关系的认识也是一个由浅到深、层层深入的过程。在此背景下,产业结构调整也一直是东北老工业基地区域发展的主旋律,逐渐摆脱了以牺牲环境和资源消耗为代价的生产方式。物质流分析结果表明,现阶段东北老工业基地经济发展对物质依赖程度较高,生物质和化石燃料是直接物质投入（DMI）的主要组成部分,而生产过程排放（DPO）主要由固体废弃物组成。DMI正处于环境影响总量下降阶段,但具有较为明显的波动性,而DPO处于由排放强度高峰向人均排放强度高峰过渡阶段。经济规模效应推动了 DMI、DPO增长,人口效应对二者增长先正向拉动后负向拉动,技术进步效应的提升抑制了两者增长,而清洁生产效应并未很好抑制DPO增长。3、构建综合评价指标体系,对东北老工业基地绿色发展水平进行测度,发现2006—2017年东北老工业基地绿色发展水平得分呈波动上升态势,但增长速度较为缓慢,产业转型是东北老工业基地绿色发展水平的主要支撑。空间上,绿色发展水平及各准则层空间分异特征显着,以四大城市为核心的绿色空间格局愈发明显。马尔可夫链法结果表明不同类型地市实现绿色发展等级的跨越式发展存在较大难度。绿色发展水平差异呈缩小态势,省域内差异以及非资源型城市内差异是造成绿色发展水平差异的主要原因。分别利用SBM-Undesirable模型以及Malmquist-Luenberger模型从静态及动态两个维度对东北老工业基地绿色发展效率进行测算。绿色发展静态效率结果表明,2006—2017年东北老工业基地绿色发展效率相对较低,且最优地市数量有所下降。东北老工业基地内部绿色发展效率存在较为明显的差异性,高效率类型地市数量有所下降,空间上以四大城市为核心的高绿色发展效率聚集区愈发明显。绿色发展动态效率结果表明,东北老工业基地绿色全要素生产率指数（TFPC）自2014年后保持正向增长,技术进步及资源配置能力提高是TFPC的主要推动力,大部分地市TFPC均表现出正向增长的趋势。东北老工业基地TFPC分布与静态效率分布有所不同,空间上位于辽宁省的各地市TFPC增长速度较快。综合来看,东北老工业基地绿色发展时空格局具有如下特点:四大城市处于绿色发展核心地位,空间上“集群”状分布较为明显,衰退型资源型城市绿色发展较为滞后。4、采用障碍度模型及Tobit回归模型对东北老工业基地绿色发展演化的影响因子进行识别。障碍度分析表明,环境保护支出占GDP 比重、人均GDP、科学技术支出占GDP 比重、政府财政自给率、产业结构高级化是影响东北老工业基地绿色发展水平提升的主要障碍因子。Tobit回归结果显示经济发展、科技发展显着促进了东北老工业基地绿色发展效率的提升,而产业结构、政府调控以及命令型环境规制显着抑制了绿色发展效率增长。在此基础上,对东北老工业基地绿色发展演化的驱动机制进行梳理。内生动力因素包括区位条件、资源禀赋、路径依赖效应;外部推动因素包括经济发展水平提升、产业结构优化升级、科技进步三方面;引导调控机制则分为宏观政策促进以及环境规制两方面。5、神经网络预测结果显示,2018—2023年间东北老工业基地绿色发展水平将呈波动上升态势。可以预见,“十四五”末东北老工业基地绿色发展水平将较“十三五”时期有较为明显的提升。R/S分析表明,2018年后的未来12年内东北老工业基地绿色发展水平差异演变趋势将与现在具有同样的演变趋势,绿色发展水平差异将会逐渐缩小。针对以上研究结论,最后从产业绿色转型与优化布局、培育内生增长动力、提升资源环境的持续支撑能力、制度优化与政策设计四个方面提出对策建议。
王思成[8]（2020）在《风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究》文中提出我国滨海城市兼具高经济贡献度与高风险敏感度,其治理能力现代化水平的提升,有赖于对复杂且多样化“城市病”风险的源头管控。而当前滨海城市综合防灾规划偏重空间与设施的被动应灾,缺乏动态风险治理技术支撑,导致防灾能力认知不清、“平灾结合”缺失、多规衔接困难等现实矛盾,工程性综合防灾体系亟待引入精细化风险治理思路进行拓展与完善。论文在国家社会科学基金重大项目《基于智慧技术的滨海大城市安全策略与综合防灾措施研究》（13&ZD162）的支撑下,以安全风险治理为导向,探究滨海城市传统综合防灾规划体系的重构路径。全文按“发现问题--聚焦困难--寻找办法--应用反馈”的思路展开,在风险治理与防灾规划两大重要领域之间,构建耦合风险识别、评估与管控体系的综合防灾规划研究框架,将风险治理技术的应用,由规划前期分析,拓展到从编制到实施的全过程。通过理论探索、规划溯源、路径细化,辨析滨海城市安全风险机理特征,论证综合防灾规划困境及其重构路径,组建融合多元主体的风险评估系统,提出差异性防灾空间规划策略,达到摸清滨海城市安全风险底数、准确全面风险评估、提高综合防灾效率的目的。在风险治理理论探索层面。运用灾害链式效应分析方法,从物质型灾害和风险治理行为的“双视角”建立了滨海城市安全风险机理整体认知路径。由传统物质灾变能量的正向传递转为风险治理行为的反作用力研究,创建了风险治理子系统动力学模型,揭示出风险治理行为在应对物质型灾害“汇集-迸发”式的灾变能量正向传导时,具有“圈层结构”的逐级互馈特征,认为综合防灾规划的编制必须依此机理特征,形成多层级的防灾空间体系。嫁接风险管理学产品供应链的风险度量方法,构建了适用于滨海城市的灾害链式效应风险评估框架,认为综合防灾规划体系的重构,必须以全生命周期风险治理为目标,通过风险评估耦合风险治理技术与防灾空间体系,丰富了多学科交叉下的综合防灾规划理论内涵。在综合防灾规划溯源层面。论文通过纵向多灾种防灾技术演进分析,横向多部门防灾规划类比,认为现状综合防灾能力认知不清是导致滨海城市综合防灾规划困境的根源。紧扣所有防灾规划均以最低防灾基础设施投资,换来最优防灾减灾效果的本质诉求,移植经济地理空间计量模型,首次提出运用综合防灾效率评价,规范并统一综合防灾能力认知方法。通过量化防灾成本、灾害产出、风险环境间的“投入--产出”关系,得到影响我国滨海城市综合防灾效率提升的5个核心驱动变量,依此制定韧性短板补齐对策。通过对滨海城市安全风险机理与综合防灾效率的研究,得到风险治理技术与防灾空间规划的响应机制。分别从多维度风险评估系统的拓展性重构,多层级防灾空间治理的完善性重构,形成传统综合防灾规划体系融合“全过程”风险治理技术的重构路径,为当前滨海城市综合防灾规划困境提供了新的解题思路。在规划路径细化层面。突破传统综合防灾规划静态、单向的风险评估定式,细化“多维度”风险评估指标框架:通过多元主体的灾害链式效应分析,认为灾变能量在政府、公众与物质空间环境间,存在领域、时间与影响维度的衍生关系,逐项建立了集成灾害属性、政府治理、居民参与等多元主体的风险评估指标体系与评判标准,为综合防灾规划提供了理性数据支撑。改变防灾设施均等化配置或减灾措施趋同化集合的规划方式,细化“多层级”空间治理体系内容:通过多维度风险评估系统的组建,认为治理差异性是滨海城市防灾空间规划的关键点,针对不同空间层级的主导型灾害风险及其灾害链网络结构特征,分级划定风险管控与防灾规划的重点内容,最大程度地发挥防灾基建与管理投入的效用,提高综合防灾规划效率。以多元利益主体共同参与风险治理为目标,细化“全过程”综合防灾规划流程:认为耦合风险监测、评估、管控机制的综合防灾规划,必须具备风险情报搜集与分析、风险控制与防灾空间布局、风险应急处置与规划实施三个阶段。完整呈现了风险治理导向下滨海城市综合防灾规划体系的重构路径。通过天津市中心城区综合防灾规划的应用反馈,表明本文“全过程”风险治理、“多维度”风险评估、“多层级”风险管控的规划路径,有利于提升滨海城市整体韧性,可为其他城市开展安全风险治理,建设综合防灾体系提供研究范例。
曲冰[9]（2020）在《基于数字技术的集约型城市街区形态评价与优化方法研究》文中认为建设集约型城市是促进未来我国城市可持续发展的重要保障。作为城市土地与形态管理的基本单元,街区形态的科学管控对城市整体空间形态的集约化发展起到关键作用。目前,国内关于街区形态的研究仍处于探索阶段,大量学者虽已逐步开始尝试突破原有以审美经验和主观价值判断为基础的传统城市设计方法,为街区形态提供更加理性的发展原则和目标,但真正能够为街区形态集约化发展提供合理决策的研究仍相对较少,并亟需在理论建构和应用技术上取得进一步突破。近年来随着大数据、人工智能技术以及其他计算科学在各个领域的蓬勃发展,以定量计算、客观评价以及智能优化相融合的数字化城市设计将成为解决这一研究课题的重要方向,并将为集约型城市街区形态管控与城市可持续发展提供更加科学、高效的空间决策。在此背景下,本文以城市街区为研究对象,以促进集约型城市街区发展为目标,在城市设计学科视角下,从理论架构到技术方法再到具体应用,逐步探讨了城市街区形态的集约化评价与优化问题以及数字技术在其中的应用方法。在理论层面,首先从集约化概念内涵出发,从空间生产关系视角对集约型街区形态概念进行辨析;其次,对城市街区形态发展动力与规律进行解析,理解街区形态发展与城市空间体系之间的空间互动及其发展规律;第三则是基于以上两点,探讨了集约化评价与形态优化方法的内在机制,包括基于投入与产出效率的集约化评价逻辑,以及基于规律学习的街区形态优化逻辑,为后续深度学习应用建立理论依据。最后,基于城市形态学定量分析与城市设计管控的讨论,将从平面形态和立体形态两个维度进行具体研究。在技术层面,首先梳理了数字化城市设计的兴起与发展现状,在此基础上对研究中所应用的技术方法及其相关原理进行阐述。其中,主要技术应用包括四个方面:街区形态采集与数据分析、基于数据包络分析的集约化评价模型、基于深度学习的形态优化模型以及基于贝叶斯方法的优化结果统计模型。与之相对应的计算分析平台分别是:基于CADMAPPER、Google Earth的城市开源信息与Grasshopper编程技术、用于数据包络分析的Deap 2.1、用于编写和运行深度学习模型的Spyder平台以及集成于SPSS 25.0版本中的贝叶斯统计。在应用层面,选取南京老城区206个街区作为研究案例,就上述理论基础和技术方法进行实践应用。在平面形态研究中,建立了包含6个产出型指标和5个投入型指标的指标体系,从数据包络分析的集约化评价到深度学习技术形态指标优化,再到基于贝叶斯的统计计算,实现了对109个非集约型街区产出型指标的优化。在立体形态研究中,提出了基于垂直空间密度的立体形态描述方法,并通过Grasshopper编程进行相关数据的采集和统计。在此基础上,结合平面形态中优化计算结果,运用深度学习方法进一步对109个非集约化街区在24m、50m、100m、150m以及200m高度上的开发密度进行优化,从而实现对立体空间形态的优化与管控。城市街区虽然是城市形态的构成单元,但其研究视角却不仅限于街区本身,而需要从城市全局层面出发进行系统性地分析、评价和优化。文章最后探讨了本研究有待解决的问题并提出建议与展望。街区虽然仅是城市构成中的基础单元,但却具有巨大的研究潜力。作为城市形态与建筑发展的基础媒介,街区不但影响了土地开发和建筑形态,而且从单元到全局、从微观到宏观,通过层层传导影响着城市整体空间形态的发展。故以集约型城市街区形态研究为契机,不仅可以为未来城市低效用地再利用以及城市更新提供研究基础,也可与城市绿地系统、城市历史街区保护、城市风貌塑造等诸多视角进行关联性研究,促进集约高效、和谐统一、生态宜居的城市可持续发展。
田若颖[10]（2020）在《基于生态安全的矿业城市土地利用空间冲突识别与管控 ——以大冶市为例》文中研究表明近30年来随着城镇化和工业化进程的快速推进,中国土地利用格局发生剧烈变化,由此引发了一系列空间冲突现象,人与自然、生产与生活之间以及生态系统内部均存在矛盾,经济社会可持续发展与区域生态安全面临着严峻的挑战。土地利用冲突日益凸显,土地利用冲突的识别与分类成为区域土地利用管控、生态保护等领域中亟待解决的问题。论文借助ENVI、Arc GIS、Python等平台,首先,在已构建的兼顾生态供给和人类需求的大冶市生态安全格局基础上,采用改进的Kruskal算法提取大冶市生态网络的骨架廊道,分析了生态安全格局的稳定性;其次,从生产、生活和生态角度出发,先建立建设用地和农用地适宜性评价指标体系,再基于生态安全格局进行分级缓冲得到生态用地适宜性,对大冶市土地利用进行多目标适宜性评价,在此基础上构建冲突判别矩阵,对大冶市土地利用冲突强度、空间分布及类型进行识别;再者,从建设空间、农业空间和生态空间的互相侵占角度出发,并借鉴风险评估思想构建冲突量化模型,其中,利用生态安全格局修正土地生态系统服务价值,引入机器学习中的BP神经网络预测冲突发生概率;最后,从主、客观两个角度综合分析土地利用冲突的原因及驱动因素,并提出土地利用冲突管控及生态安全管控措施。研究结果表明:大冶市的生态安全格局稳定性良好,节点及边的连接鲁棒性最高均能达到1;土地利用空间冲突等级处于基本可控状态,中度冲突和低度冲突占比达到80%上。低度冲突区主要集中在经济不发达、土地利用类型单一、生态服务价值较低的偏远地区;高度冲突区集中在大冶市主城区周边和湖泊及土地利用类型比较复杂的生态脆弱区;中度冲突则介于两者之间,分布最广。本研究从栅格、矢量格网单元尺度,开展基于生态安全视角的大冶市土地利用空间冲突识别与分类。采用定性与定量相结合,主观与客观相结合的方法,实现了土地利用冲突研究的定位化和精确化,为大冶市经济发展、土地资源管理及区域生态安全保障提供科学依据。
二、基于概率神经网络的资源型城市界定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于概率神经网络的资源型城市界定（论文提纲范文）
（1）基于改进案例推理模型的矿业城市空间格局演变驱动力分析与模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市扩张研究现状 |
| 1.2.2 CBR的研究现状 |
| 1.2.3 矿业城市研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容与技术路线 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第2章 研究区概况及数据源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区位置和范围 |
| 2.1.2 自然条件概况 |
| 2.1.3 社会经济概况 |
| 2.2 数据来源及处理方法 |
| 2.2.1 遥感影像数据 |
| 2.2.2 土地利用数据 |
| 2.2.3 夜间灯光数据 |
| 2.2.4 其他数据 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于案例推理的城市扩张模拟原理与方法 |
| 3.1 城市扩张相关概念与内涵 |
| 3.1.1 城市用地 |
| 3.1.2 城市扩张 |
| 3.2 案例推理的认知机理 |
| 3.2.1 案例推理的基本内涵及优势 |
| 3.2.2 案例推理的认知模型 |
| 3.2.3 案例检索策略 |
| 3.3 土地利用变化案例推理模型简述 |
| 3.3.1 土地利用变化CBR模型的案例表达模式 |
| 3.3.2 土地利用变化CBR模型的案例相似性计算与推理 |
| 3.3.3 模型存在的问题 |
| 3.4 城市扩张案例推理模型设计 |
| 3.4.1 模型数据的组织与获取方法 |
| 3.4.2 城市扩张案例相似性计算与推理过程设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 矿业城市空间格局演变特征及驱动力分析 |
| 4.1 鸡西市城市格局时空演变特征分析 |
| 4.1.1 鸡西市城市格局时空分布特征 |
| 4.1.2 鸡西市城市格局时空演变特征 |
| 4.2 鸡西市城市扩张驱动力分析 |
| 4.2.1 自然地理驱动因素 |
| 4.2.2 经济、政策及社会驱动因素 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 矿业城市空间扩张案例推理模型的改进与优化 |
| 5.1 鸡西市城市扩张驱动指标 |
| 5.2 鸡西市城市扩张CBR模拟流程 |
| 5.3 鸡西市城市扩张CBR模型的检验 |
| 5.4 改进的鸡西市城市扩张UGSCBR模型 |
| 5.4.1 模拟过程的改进 |
| 5.4.2 住房空置率指标研究 |
| 5.5 鸡西市城市扩张UGSCBR模型的优化 |
| 5.6 UGSCBR模型的评价 |
| 5.6.1 模拟过程的有效性评价 |
| 5.6.2 与CA模型的对比评价 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 鸡西市未来城市格局预测及分析 |
| 6.1 鸡西市2020-2035 年城市格局预测结果 |
| 6.1.1 鸡西市2020-2035 年城市用地数量预测 |
| 6.1.2 基于UGSCBR模型的鸡西市2020-2035 年城市空间格局预测 |
| 6.2 鸡西市2015-2035 年城市格局时空演变特征分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要结论 |
| 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）不同类型城市的居民日用消费品物流需求量预测模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容、方法和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 2 日用消费品物流需求预测体系 |
| 2.1 日用消费品物流需求相关概述 |
| 2.1.1 相关概念界定 |
| 2.1.2 预测思路 |
| 2.2 物流需求预测指标体系 |
| 2.2.1 相关影响因素分析 |
| 2.2.2 预测指标体系构建 |
| 2.3 基于灰色关联分析的预测指标筛选 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于数据包络分析的城市经济效率分类体系 |
| 3.1 日用消费品物流与城市经济发展的关联机理 |
| 3.2 基于城市经济效率的城市分类理论 |
| 3.2.1 城市分类理论 |
| 3.2.2 城市经济效率 |
| 3.3 城市经济效率分类方法及指标选择 |
| 3.3.1 城市经济效率分类方法选择 |
| 3.3.2 DEA方法概述 |
| 3.3.3 投入产出指标选取 |
| 3.4 城市经济效率的DEA测度模型 |
| 3.4.1 城市经济效率的分解 |
| 3.4.2 C~2R模型 |
| 3.4.3 BC~2模型 |
| 3.5 实证分析 |
| 3.5.1 研究对象与数据来源 |
| 3.5.2 DEA有效性分析 |
| 3.5.3 城市分类结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 发展型城市日常类物流需求量预测模型构建 |
| 4.1 发展型城市特点分析及预测方法比选 |
| 4.2 支持向量机预测模型 |
| 4.2.1 支持向量机方法的基本思想 |
| 4.2.2 支持向量回归机的基本理论 |
| 4.2.3 ε -支持向量回归机模型 |
| 4.3 支持向量回归机参数优化 |
| 4.3.1 基于交叉验证法寻优的CV-SVR预测模型 |
| 4.3.2 基于遗传算法参数寻优的GA-SVR预测模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 发达型城市日常类物流需求量预测模型构建 |
| 5.1 发达型城市特点分析及预测方法选择 |
| 5.2 灰色VERHULST预测模型 |
| 5.3 基于最优加权的SVR-VERHULST组合预测模型 |
| 5.3.1 组合预测方法概念 |
| 5.3.2 组合预测模型构建 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 实证分析 |
| 6.1 数据选取与处理 |
| 6.1.1 研究对象选取 |
| 6.1.2 数据处理 |
| 6.2 指标筛选 |
| 6.3 发展型城市居民日常类物流需求量预测实证分析 |
| 6.3.1 数据归一化 |
| 6.3.2 CV-SVR模型预测 |
| 6.3.3 GA-SVR模型预测 |
| 6.3.4 其他典型模型预测 |
| 6.3.5 预测模型性能对比 |
| 6.4 发达型城市居民日常类物流需求量预测实证分析 |
| 6.4.1 SVR模型预测 |
| 6.4.2 灰色Verhulst模型预测 |
| 6.4.3 最优加权组合预测 |
| 6.5 未来年份居民日用消费品物流需求量预测 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 实证分析部分Matlab程序代码 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）区域旅游吸引力与游客流动倾向响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 旅游吸引力 |
| 2.1.2 区域旅游吸引力网络结构 |
| 2.1.3 游客流动倾向 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 流动空间理论 |
| 2.2.2 空间相互作用理论 |
| 2.2.3 旅游空间结构理论 |
| 2.2.4 旅游供求均衡理论 |
| 2.2.5 机器学习理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 区域旅游吸引力网络结构构建 |
| 3.1 总体思路 |
| 3.2 网络范围界定 |
| 3.3 网络节点提取 |
| 3.4 网络连线赋权 |
| 3.4.1 测度模型选取 |
| 3.4.2 目的地影响力测评 |
| 3.4.3 客源地出游力测评 |
| 3.4.4 目的地-客源地时间距离测评 |
| 3.5 网络拓扑结构绘制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 区域旅游吸引力网络结构特征分析 |
| 4.1 区域旅游吸引力网络结构特征评价体系综合识别 |
| 4.2 基于原值网络的区域旅游吸引力空间差异特征认知 |
| 4.2.1 空间总体差异特征 |
| 4.2.2 空间相对差异特征 |
| 4.3 基于二值网络的区域旅游吸引力空间关联特征识别 |
| 4.3.1 数据处理 |
| 4.3.2 网络节点位置评价 |
| 4.3.3 整体网络结构评价 |
| 4.4 基于Top网络的区域旅游吸引力空间集聚特征判定 |
| 4.4.1 数据处理 |
| 4.4.2 网络集聚特征测度指标 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系检验 |
| 5.1 旅游吸引力与游客流动倾向交互响应机理 |
| 5.1.1 旅游吸引力驱动下游客流动倾向响应机理 |
| 5.1.2 游客流动倾向驱动下旅游吸引力响应机理 |
| 5.2 区域游客流动倾向测评 |
| 5.2.1 游客流动倾向数据来源 |
| 5.2.2 游客流动倾向衡量方式 |
| 5.2.3 游客流动倾向特征分析 |
| 5.3 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应效果检验 |
| 5.3.1 区域总体响应效果 |
| 5.3.2 城市局部响应效果 |
| 5.3.3 城市间路径响应效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应系统预测模型建立 |
| 6.1 指标来源与处理 |
| 6.1.1 旅游吸引力相关指标 |
| 6.1.2 游客流动倾向相关指标 |
| 6.1.3 旅游吸引力与游客流动倾向响应关系衡量指标 |
| 6.2 基于地理探测器的影响因素遴选 |
| 6.2.1 地理探测器作用原理 |
| 6.2.2 地理探测器适用条件 |
| 6.2.3 地理探测器模块划分 |
| 6.2.4 基于地理探测器的影响因素遴选的基本步骤 |
| 6.3 基于BP神经网络的预测模型构建 |
| 6.3.1 BP神经网络模型概述 |
| 6.3.2 BP神经网络学习算法 |
| 6.3.3 基于BP神经网络的响应系统建模的基本步骤 |
| 6.3.4 对比模型构建 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 实证研究——以京津冀地区为例 |
| 7.1 研究区域与数据来源 |
| 7.1.1 研究区域概况 |
| 7.1.2 研究时段截取 |
| 7.1.3 研究数据来源与处理 |
| 7.2 京津冀区域旅游吸引力网络结构构建 |
| 7.2.1 京津冀区域旅游吸引力各要素分析 |
| 7.2.2 京津冀区域旅游吸引力关系矩阵构建 |
| 7.3 京津冀区域旅游吸引力网络结构的空间维度特征分析 |
| 7.3.1 基于原值网络的京津冀区域旅游吸引力空间差异特征分析 |
| 7.3.2 基于二值网络的京津冀区域旅游吸引力空间关联特征分析 |
| 7.3.3 基于Top网络的京津冀区域旅游吸引力空间集聚特征分析 |
| 7.4 京津冀区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系检验 |
| 7.4.1 京津冀区域游客流动倾向测评 |
| 7.4.2 京津冀区域旅游吸引力与游客流动倾向响应效果 |
| 7.5 京津冀区域旅游吸引力与游客流动倾向响应系统模拟预测 |
| 7.5.1 基于地理探测器的指标遴选 |
| 7.5.2 基于BP神经网络的响应系统模拟 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应水平提升对策 |
| 8.1 统筹制定区域旅游业发展整体规划 |
| 8.1.1 强化多中心一盘棋思想 |
| 8.1.2 培育层次合理等级体系 |
| 8.1.3 推进跨区域旅游合作网络 |
| 8.2 合理优化区域旅游吸引力网络结构 |
| 8.2.1 打造高效交通网络体系 |
| 8.2.2 注重跨城市旅游线路整合 |
| 8.2.3 健全全方位旅游服务 |
| 8.3 科学引导区域旅游者行为 |
| 8.3.1 创新区域旅游营销模式 |
| 8.3.2 调节区域旅游流流向 |
| 8.3.3 管控区域旅游流流量 |
| 8.4 加快推进区域旅游高质量发展 |
| 8.4.1 积极推进智慧旅游建设 |
| 8.4.2 加大生态环境保护和治理力度 |
| 8.4.3 创新推动文旅融合发展 |
| 8.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（4）中国西北地区城市土地利用效率时空演变及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.1.3 研究目标 |
| 1.2 研究思路 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线与研究方法 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 可能的创新点 |
| 第二章 核心概念、文献综述与理论基础 |
| 2.1 核心概念的界定 |
| 2.1.1 城市土地 |
| 2.1.2 城市土地利用 |
| 2.1.3 城市土地利用效率 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 关于城市土地利用效率测度的文献综述 |
| 2.2.2 关于城市土地利用效率时空分异的文献综述 |
| 2.2.3 关于城市土地利用效率影响因素的文献综述 |
| 2.2.4 关于中国西北地区城市土地利用的文献综述 |
| 2.2.5 文献评述 |
| 2.3 主要理论基础 |
| 2.3.1 土地集约利用理论 |
| 2.3.2 区位理论 |
| 2.3.3 效率理论 |
| 2.3.4 土地报酬递减规律 |
| 2.3.5 地租理论 |
| 2.3.6 可持续发展理论 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 研究区域概况 |
| 3.1 区域的界定与划分 |
| 3.1.1 研究范围 |
| 3.1.2 城市的分类 |
| 3.2 中国西北地区的区域特征 |
| 3.2.1 土地面积广阔,但可利用土地偏少 |
| 3.2.2 自然资源富集,但生态系统脆弱 |
| 3.2.3 人文历史悠久,但经济发展落后 |
| 3.2.4 城市规模数量有限,基础设施欠账较多 |
| 3.3 西北地区所涉及的国家级战略 |
| 3.3.1 西部大开发战略 |
| 3.3.2 “一带一路”倡议 |
| 3.3.3 黄河流域生态保护与高质量发展战略 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 中国西北地区城市土地利用的现状及存在的问题 |
| 4.1 中国西北地区城市土地利用规模分析 |
| 4.1.1 中国西北地区城市建设用地面积分析 |
| 4.1.2 中国西北地区土地城镇化水平分析 |
| 4.2 中国西北地区城市土地利用结构分析 |
| 4.2.1 城市土地利用结构的分类标准 |
| 4.2.2 中国西北地区城市土地利用结构分析 |
| 4.3 中国西北地区城市土地的产出效益及环境污染 |
| 4.3.1 经济效益分析 |
| 4.3.2 社会效益分析 |
| 4.3.3 工业污染物排放分析 |
| 4.4 中国西北地区城市土地利用存在的问题 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 中国西北地区城市土地利用效率测算 |
| 5.1 城市土地利用效率的理论分析 |
| 5.2 研究方法、指标选取与数据说明 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 指标选取与说明 |
| 5.3 效率测算结果分析 |
| 5.4 GML指数及其分解 |
| 5.5 投入冗余和产出不足分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 第六章 中国西北地区城市土地利用效率的时空演化特征 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 差异特征分析方法 |
| 6.1.2 演进特征分析方法 |
| 6.1.3 空间相关分析方法 |
| 6.1.4 时空动态分析方法 |
| 6.2 中国西北地区城市土地利用效率的差异特征分析 |
| 6.3 中国西北地区城市土地利用效率的时序演进特征分析 |
| 6.3.1 核密度函数估计结果 |
| 6.3.2 马尔科夫链转移结果 |
| 6.4 中国西北地区城市土地利用效率的空间相关特征分析 |
| 6.4.1 全局空间关联特征分析 |
| 6.4.2 局部空间关联特征分析 |
| 6.5 中国西北地区城市土地利用效率的时空动态特征分析 |
| 6.5.1 LISA时间路径分析 |
| 6.5.2 LISA时空跃迁分析 |
| 6.6 本章小节 |
| 第七章 中国西北地区城市土地利用效率的影响因素分析 |
| 7.1 西北地区城市土地利用效率影响因素的作用机制分析 |
| 7.1.1 作用机制的综合分析框架 |
| 7.1.2 具体影响因素的作用机理分析 |
| 7.2 西北地区城市土地利用效率影响因素的实证分析 |
| 7.2.1 基于Tobit模型的实证分析 |
| 7.2.2 基于空间计量模型的实证分析 |
| 7.3 本章小节 |
| 第八章 主要研究结论、政策建议及研究展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 本文的政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于情景模拟的煤炭资源型城市湿地景观生态安全评价与预警研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外相关研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 2 黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地景观特征 |
| 2.1 黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地资源概况 |
| 2.2 黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地的特征 |
| 2.3 黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地景观演化的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 淮北湿地景观时空动态演化过程 |
| 3.1 淮北市概况 |
| 3.2 土地利用信息的提取 |
| 3.3 湿地时空动态转化过程 |
| 3.4 湿地空间分布格局演化过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 淮北湿地景观演化驱动力分析 |
| 4.1 湿地景观演化驱动因子的选取与处理 |
| 4.2 影响其他地类演化的驱动因子 |
| 4.3 湿地景观演化驱动力Logistic回归模型的建立 |
| 4.4 湿地景观演化驱动力Logistic回归结果与检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多情境下湿地景观演化的空间模拟 |
| 5.1 CA-Markov模型的原理 |
| 5.2 趋势发展情景模拟 |
| 5.3 快速城镇化情景模拟 |
| 5.4 农田恢复情景模拟 |
| 5.5 湿地生态保护情景模拟 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 淮北湿地景观生态安全动态评价 |
| 6.1 湿地景观生态安全评价的基本内容 |
| 6.2 湿地景观生态安全评价指标体系构建 |
| 6.3 湿地景观生态安全评价模型构建 |
| 6.4 淮北湿地景观生态安全变化 |
| 6.5 淮北湿地景观生态安全的地区差异 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 湿地景观生态安全预警与调控 |
| 7.1 湿地景观生态安全预警内涵 |
| 7.2 湿地景观生态安全预警机制构建 |
| 7.3 湿地景观生态安全调控策略 |
| 7.4 湿地景观生态安全调控模式 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）可持续发展理念下城市韧性时空评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及述评 |
| 1.3.1 城市韧性基础理论研究 |
| 1.3.2 城市韧性评价研究 |
| 1.3.3 可持续发展与城市韧性研究 |
| 1.3.4 文献述评 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究方案 |
| 第2章 可持续发展及城市韧性时空评价相关理论分析 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 可持续型城市 |
| 2.1.2 城市韧性 |
| 2.1.3 时空演化分析 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 可持续发展理论 |
| 2.2.2 复杂系统适应性理论 |
| 2.2.3 城市韧性三度空间理论 |
| 2.2.4 城市韧性评价理论 |
| 2.3 可持续性城市韧性主要影响因素分析 |
| 2.3.1 物理环境韧性因素 |
| 2.3.2 社会经济韧性因素 |
| 2.3.3 信息科技韧性因素 |
| 2.3.4 城市可持续性因素与韧性因素的关系 |
| 2.4 城市韧性时空演化机理 |
| 2.4.1 城市韧性的时空维度 |
| 2.4.2 城市韧性的时空作用机理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 可持续发展理念下城市韧性时空评价体系和评价模型构建 |
| 3.1 城市韧性指标体系的构建 |
| 3.1.1 城市韧性指标体系的构建流程 |
| 3.1.2 指标选取的原则 |
| 3.1.3 城市韧性指标的选取 |
| 3.1.4 城市韧性评价指标体系 |
| 3.2 改进GA-BP神经网络评价模型构建 |
| 3.2.1 遗传算法的基本原理与特点 |
| 3.2.2 BP神经网络的基本原理与特点 |
| 3.2.3 改进的GA-BP神经网络模型的建立 |
| 3.3 探索性空间数据分析模型构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 东北地区可持续性城市韧性评价与时空演化分析 |
| 4.1 研究区域概况与数据来源 |
| 4.1.1 东北地区城市概况 |
| 4.1.2 东北地区城市发展遇到的问题 |
| 4.1.3 数据收集与处理 |
| 4.2 模型训练与检验 |
| 4.2.1 模型参数的确定 |
| 4.2.2 检验结果分析 |
| 4.3 城市韧性空间格局特征 |
| 4.3.1 城市综合韧性空间特征 |
| 4.3.2 城市三度空间韧性的空间特征 |
| 4.3.3 城市韧性时间演化特征 |
| 4.4 建议及对策 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
（7）东北老工业基地绿色发展评价及优化提升对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 绿色发展影响因素 |
| 1.2.2 绿色发展测度方法 |
| 1.2.3 绿色发展时空演变 |
| 1.2.4 绿色发展与产业转型 |
| 1.2.5 资源型城市绿色转型 |
| 1.2.6 绿色发展制度 |
| 1.2.7 研究评述 |
| 1.3 研究内容、方案和创新点 |
| 1.3.1 研究内容与拟解决的关键问题 |
| 1.3.2 研究方案 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第2章 基本概念与基础理论 |
| 2.1 概念界定与辨析 |
| 2.1.1 老工业基地 |
| 2.1.2 绿色发展 |
| 2.1.3 绿色发展水平与绿色发展效率 |
| 2.1.4 绿色发展与可持续发展 |
| 2.1.5 绿色发展与循环发展、低碳发展 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 人地关系理论 |
| 2.2.2 可持续发展理论 |
| 2.2.3 物质代谢理论 |
| 2.2.4 环境库兹涅茨曲线理论 |
| 2.2.5 路径依赖理论 |
| 2.3 老工业基地绿色发展分析框架及理论辨析 |
| 2.3.1 总体分析框架 |
| 2.3.2 老工业基地绿色发展的核心特征 |
| 2.3.3 老工业基地绿色发展与物质代谢 |
| 2.3.4 老工业基地绿色发展评价思路 |
| 2.3.5 老工业基地绿色发展机制分析逻辑思路 |
| 2.3.6 老工业基地绿色发展优化提升 |
| 第3章 东北老工业基地区域发展历程 |
| 3.1 东北老工业基地区域发展理念演化的历史脉络 |
| 3.1.1 经济建设为主及环保意识薄弱阶段(1949—1977年) |
| 3.1.2 环境保护及可持续发展理念兴起阶段(1978—1999年) |
| 3.1.3 生态省建设及循环经济发展阶段(2000—2011年) |
| 3.1.4 生态文明建设中的绿色发展阶段(2012年—至今) |
| 3.2 不同阶段产业结构演变 |
| 3.2.1 重化工业快速发展阶段(1949—1977年) |
| 3.2.2 调整与改造阶段(1978—1999年) |
| 3.2.3 巩固升级阶段(2000—2011年) |
| 3.2.4 深度调整阶段(2012年—至今) |
| 3.3 东北老工业基地物质代谢变化分析 |
| 3.3.1 研究方法与数据来源 |
| 3.3.2 东北老工业基地物质输入、输出变化分析 |
| 3.3.3 经济发展与资源环境关系演变 |
| 3.3.4 DMI和DPO减量化因素分解研究 |
| 3.4 东北老工业基地绿色发展面临的挑战与优势分析 |
| 3.4.1 面临的挑战 |
| 3.4.2 绿色发展的优势 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 东北老工业基地绿色发展水平与效率评价 |
| 4.1 东北老工业基地绿色发展测算模型 |
| 4.1.1 基于综合评价指标体系的绿色发展水平测算模型 |
| 4.1.2 基于数据包络分析的绿色发展效率测算模型 |
| 4.2 东北老工业基地绿色发展水平评价 |
| 4.2.1 指标体系构建与内涵释义 |
| 4.2.2 东北老工业基地绿色发展水平时序演化特征 |
| 4.2.3 东北老工业基地绿色发展水平空间演化特征 |
| 4.2.4 东北老工业基地绿色发展水平差异 |
| 4.3 东北老工业基地绿色发展效率评价 |
| 4.3.1 指标选取与数据处理 |
| 4.3.2 东北老工业基地绿色发展静态效率对比分析 |
| 4.3.3 东北老工业基地绿色发展效率动态变化分析 |
| 4.4 东北老工业基地绿色发展时空特征总结 |
| 4.4.1 四大城市绿色发展水平与效率较高且占主导地位 |
| 4.4.2 绿色发展空间格局“集群”分布特征较为明显 |
| 4.4.3 衰退型资源型城市滞后于其它地区 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 东北老工业基地绿色发展演化的机制分析 |
| 5.1 东北老工业基地绿色发展的影响因素及识别 |
| 5.1.1 影响因素分析 |
| 5.1.2 影响因子检测模型 |
| 5.1.3 影响因子判断 |
| 5.2 东北老工业基地绿色发展演化的动力机制 |
| 5.2.1 东北老工业基地绿色发展演化的内生动力机制 |
| 5.2.2 东北老工业基地绿色发展演化的外部推动机制 |
| 5.2.3 东北老工业基地绿色发展演化的引导调控机制 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 东北老工业基地绿色发展的优化提升对策 |
| 6.1 东北老工业基地绿色发展演化的预测 |
| 6.1.1 基于神经网络的绿色发展水平预测 |
| 6.1.2 基于R/S分析的绿色发展水平差异演变趋势分析 |
| 6.2 区域绿色转型与优化布局 |
| 6.2.1 传统工业绿色发展 |
| 6.2.2 绿色新兴产业布局 |
| 6.3 培育内生增长动力 |
| 6.3.1 优化科技创新环境 |
| 6.3.2 提升绿色创新能力 |
| 6.3.3 建立绿色导向机制 |
| 6.4 提升资源环境的持续支撑能力 |
| 6.4.1 资源节约型社会构建 |
| 6.4.2 环境友好型社会构建 |
| 6.5 制度优化与政策设计 |
| 6.5.1 制定绿色发展路线图 |
| 6.5.2 差异化的绿色发展战略 |
| 6.5.3 创新绿色发展体制机制 |
| 6.5.4 健全绿色发展监测和评估体系 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 新型城镇化发展成熟期的城市病治理短板 |
| 1.1.2 滨海城市经济贡献与多灾风险的现实矛盾 |
| 1.1.3 重大改革机遇期的城市防灾减灾体系调适 |
| 1.1.4 城市安全危机演变下的风险治理应用创新 |
| 1.1.5 重大课题项目支撑与研究问题提出 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义与价值 |
| 1.3 研究范围与概念界定 |
| 1.3.1 有关风险治理的核心概念界定 |
| 1.3.2 滨海城市安全风险范围界定 |
| 1.3.3 滨海城市灾害链与综合防灾规划内涵 |
| 1.3.4 论文研究的时空范围划定 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 核心研究方法 |
| 1.4.3 整体研究框架 |
| 第二章 理论基础与研究动态综述 |
| 2.1 滨海城市综合防灾规划理论体系梳理 |
| 2.1.1 风险管理与城市治理的同源关系 |
| 2.1.2 灾害学与生命线系统的共生机制 |
| 2.1.3 安全城市与韧性城市的协同适灾 |
| 2.2 风险治理与防灾减灾关联性研究综述 |
| 2.2.1 国内外风险治理研究存在防灾热点 |
| 2.2.2 国内外防灾减灾研究偏重单灾治理 |
| 2.2.3 二者耦合的安全风险评估技术纽带 |
| 2.3 风险治理导向下的综合防灾规划研究启示 |
| 2.3.1 主体多元化:从风险管理到风险治理 |
| 2.3.2 治理立体化:从减灾工程到防灾体系 |
| 2.3.3 措施精细化:从灾前评估到动态管控 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 滨海城市安全风险系统机理特征辨析 |
| 3.1 滨海城市整体灾害链式效应的互馈机理 |
| 3.1.1 物质灾害与管理危机的海洋特性 |
| 3.1.2 空间是灾害链延伸的核心载体 |
| 3.1.3 物质与管理灾害链的互馈关系 |
| 3.1.4 全生命周期风险治理的断链减灾 |
| 3.2 风险治理行为反作用的系统动力学建模 |
| 3.2.1 风险系统之模糊开放与逐级互馈 |
| 3.2.2 治理行为之因果回路与反向驱动 |
| 3.3 滨海城市安全风险评估框架的构建 |
| 3.3.1 灾害链式效应动态风险评估模式 |
| 3.3.2 灾害信息集成综合风险评估框架 |
| 3.4 滨海城市安全风险治理特征的解析 |
| 3.4.1 要素治理的“复合”与“多维”特性 |
| 3.4.2 网络治理的“长链”与“双刃”特性 |
| 3.4.3 综合治理的多元化与全过程特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 滨海城市综合防灾规划困境及治理响应 |
| 4.1 综合防灾规划困境识别与矛盾梳理 |
| 4.1.1 整体认知错位导致规划实施低效 |
| 4.1.2 纵向防灾能力与设防标准冲突 |
| 4.1.3 横向多种规划间难以相互衔接 |
| 4.2 综合防灾效率评价与规划困境破解 |
| 4.2.1 综合防灾效率时空演进下认知防灾能力 |
| 4.2.2 综合防灾效率导向下补齐韧性治理短板 |
| 4.3 综合防灾规划与风险治理响应机制 |
| 4.3.1 风险治理耦合空间规划的必要性 |
| 4.3.2 综合防灾规划系统响应的可行性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 耦合“全过程”风险治理的综合防灾规划路径 |
| 5.1 滨海城市传统综合防灾规划体系重构路径 |
| 5.1.1 规划内容与方法的并行重构 |
| 5.1.2 规划目标与定位的治理解构 |
| 5.2 全过程风险治理下的综合防灾规划流程设计 |
| 5.2.1 耦合事前风险分析的规划准备阶段 |
| 5.2.2 注重事中风险防控的规划编制阶段 |
| 5.2.3 兼顾事后风险救治的规划实施与更新 |
| 5.3 规划路径拓展之“多维度”风险评估系统 |
| 5.3.1 领域-时间-影响维度评估要素构成 |
| 5.3.2 灾害-政府-公众维度多元评估主体 |
| 5.3.3 是非-分级-连续维度四级评判标准 |
| 5.4 规划路径完善之“多层级”空间治理方法 |
| 5.4.1 宏观层风险治理等级与空间层次划分 |
| 5.4.2 中观层“双向度”风险防控空间格局构建 |
| 5.4.3 微观层风险模拟与防灾行动可视化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于多元主体性的“多维度”风险评估路径 |
| 6.1 滨海城市多元治理主体的风险评估路径生成 |
| 6.2 灾害属性维度的风险评估指标细化 |
| 6.2.1 聚合城镇化影响的自然灾害指标 |
| 6.2.2 安全生产要素论的事故灾难指标 |
| 6.2.3 公共卫生标准化的应急能力指标 |
| 6.2.4 社会安全保障力的风险预警指标 |
| 6.3 政府治理维度的风险评估指标甄选 |
| 6.3.1 影响维度下的风险治理效能指标 |
| 6.3.2 政府风险治理效能评判标准细分 |
| 6.3.3 政府安全风险综合治理效能评定 |
| 6.4 公众参与维度的风险评估指标提炼 |
| 6.4.1 面向居民空间安全感的核心指标 |
| 6.4.2 融入居民调查的核心指标再精炼 |
| 6.4.3 滨海城市居民综合安全感指数评定 |
| 6.5 链接多维度评估与多层级防灾的行动计划 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于治理差异性的“多层级”空间防灾路径 |
| 7.1 区域风险源监控及整体韧性治理 |
| 7.1.1 区域风险分级之“一表一系统”区划 |
| 7.1.2 衔接国土空间规划的韧性治理 |
| 7.1.3 生命线系统工程的互联共享 |
| 7.2 城区可接受风险标准与防灾空间治理 |
| 7.2.1 城区防灾基准之可接受风险标准 |
| 7.2.2 “耐灾”结构导向的避难疏散体系优化 |
| 7.2.3 对标防灾空间分区的减灾措施优选 |
| 7.2.4 PADHI防灾设施选址与规划决策 |
| 7.3 社区居民安全风险防范措施可视化治理 |
| 7.3.1 社区设施适宜性之防灾生活圈 |
| 7.3.2 风险源登记导向的社区风险地图 |
| 7.3.3 对标全景可视化的防灾体验馆设计 |
| 7.4 建筑物敏感度评价及防灾细部治理 |
| 7.4.1 建筑物外部敏感度之易损性整治 |
| 7.4.2 灾时仿真模拟导向的安全疏散路径 |
| 7.4.3 对标功能差异性的内部防灾能力提升 |
| 7.5 防灾救灾联动应急管理响应方案 |
| 7.5.1 RBS/M分级的多风险动态管控响应 |
| 7.5.2 责权事权下的多部门联动救灾响应 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 风险治理导向下的综合防灾规划实证 |
| 8.1 天津市中心城区既有灾害风险环境特征识别 |
| 8.1.1 海陆过渡下的八类主导自然灾害 |
| 8.1.2 双城互动下的四类主体事故灾难 |
| 8.1.3 既有风险评估偏重单向风险分级 |
| 8.1.4 兼顾治理“核心-基础”划定研究范围 |
| 8.2 针对城区主导型灾害的“多维度”风险评估 |
| 8.2.1 灾害属性具备灾源防控与分级治理条件 |
| 8.2.2 政府治理存在专项防灾与系统实现短板 |
| 8.2.3 居民安全呈现生态与避难疏散供给不足 |
| 8.3 响应风险评估结果的“多层级”防灾空间治理 |
| 8.3.1 “源-流-汇”指数导向的生态韧性规划 |
| 8.3.2 动态风险治理导向的专项防灾响应 |
| 8.3.3 避难短缺-疏散过量矛盾下的治理优化 |
| 8.3.4 “三元”耦合导向的防灾空间治理系统实现 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 主要研究结论 |
| 9.2 论文创新点 |
| 9.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A:滨海城市安全风险治理子系统动力学模型 |
| 附录B:滨海城市自然灾害综合防灾能力与空间脆弱性指标详解 |
| 附录C:滨海城市居民综合安全感调查问卷 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）基于数字技术的集约型城市街区形态评价与优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 集约型城市发展的现实需求 |
| 1.1.2 地块、街区与街区制 |
| 1.1.3 城市街区形态管控技术的发展 |
| 1.1.4 第四代城市设计——数字城市设计 |
| 1.2 研究对象、视角和内容 |
| 1.2.1 研究对象——城市街区 |
| 1.2.2 研究视角 |
| 1.2.3 研究内容 |
| 1.3 研究现状与动态 |
| 1.3.1 西方城镇街区形态的演变与量化解析 |
| 1.3.2 我国城市街区形态的研究进展 |
| 1.3.3 相关评价指标体系的构成与应用 |
| 1.3.4 基于数字技术的城市形态评价与优化技术发展 |
| 1.3.5 小结 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.4.1 探索数字技术在城市街区形态发展研究中的应用方法 |
| 1.4.2 解析非集约型城市街区形态的不足与发展潜力 |
| 1.4.3 为集约型城市街区形态发展决策提供有效支撑 |
| 1.5 研究方法与技术 |
| 1.6 研究框架 |
| 第二章 集约型城市街区形态评价与优化的理论构建 |
| 2.1 集约型城市街区概念辨析 |
| 2.1.1 集约的概念与基本测度方法 |
| 2.1.2 集约型城市与相关城市发展理念的内涵思辨 |
| 2.1.3 城市设计视角下集约型城市街区的概念界定 |
| 2.2 城市街区形态发展动力与规律 |
| 2.2.1 空间经济学作为街区形态发展主导因素 |
| 2.2.2 城市街区形态发展的内在动力——空间互动 |
| 2.2.3 城市街区形态发展规律 |
| 2.3 集约化街区形态评价与优化的内在机制 |
| 2.3.1 基于全局视角的系统性评价与优化 |
| 2.3.2 基于投入与产出的集约化评价 |
| 2.3.3 基于规律学习的街区形态优化 |
| 2.4 集约型街区形态评价与优化的形态学基础与分析维度 |
| 2.4.1 .基于定量分析的城市形态学研究 |
| 2.4.2 城市形态定量分析与城市设计 |
| 2.4.3 集约化街区形态评价与优化维度——平面形态与立体形态 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数字化技术应用路径与方法解析 |
| 3.1 数字化城市设计的兴起与发展 |
| 3.1.1 当代城市设计的困境 |
| 3.1.2 数字化技术在城市设计中的应用 |
| 3.1.3 集约型城市街区形态评价与优化的技术流程 |
| 3.2 城市街区形态采集与数据分析 |
| 3.2.1 基于开源信息的城市街区建模 |
| 3.2.2 基于Grasshopper编程的模型数据信息获取 |
| 3.2.3 数据统计与信息管理 |
| 3.3 基于数据包络分析的城市街区形态集约化评价策略 |
| 3.3.1 基于生产关系的集约化评价 |
| 3.3.2 基于投入与产出的评价指标体系与评价模型——数据包络分析 |
| 3.3.3 有效区分集约与非集约城市街区 |
| 3.4 基于深度学习技术的非集约型街区形态优化策略 |
| 3.4.1 基于相似系数的形态参照 |
| 3.4.2 深度学习概念与基本原理 |
| 3.4.3 深度学习模型搭建与训练 |
| 3.5 基于贝叶斯统计的街区形态优化决策 |
| 3.5.1 深度学习计算结果的概率统计 |
| 3.5.2 贝叶斯统计的概念与基本原理 |
| 3.5.3 基于SPSS的贝叶斯统计 |
| 3.5.4 置信区间——形态指标优化的弹性框架 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 街区平面形态的集约化评价与优化 |
| 4.1 街区平面形态集约化评价指标及其量化方法 |
| 4.1.1 可达性 |
| 4.1.2 用地形态 |
| 4.1.3 界面效率 |
| 4.1.4 开发形态指标 |
| 4.1.5 研究样本 |
| 4.2 基于数据包络分析的集约化评价与分析 |
| 4.2.1 指标分类——投入型指标与产出型指标 |
| 4.2.2 评价过程与结果分析 |
| 4.2.3 基于数据包络分析的形态优化与不足 |
| 4.3 基于深度学习技术的形态优化 |
| 4.3.1 深度学习模型的搭建与优化训练 |
| 4.3.2 数据包络分析作为深度学习优化的基础——训练样本与优化样本的分类 |
| 4.3.3 形态优化数据分析 |
| 4.4 基于贝叶斯统计的形态指标优化 |
| 4.4.1 形态优化数据不确定性分析 |
| 4.4.2 基于贝叶斯统计的形态指标优化 |
| 4.4.3 非集约型街区平面形态的提升潜力与发展决策 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 街区立体空间形态优化 |
| 5.1 城市街区立体空间形态 |
| 5.1.1 从平面形态到立体形态 |
| 5.1.2 当前城市街区立体空间形态的研究视角 |
| 5.1.3 街区立体空间形态——垂直空间密度 |
| 5.2 城市街区垂直空间密度 |
| 5.2.1 街区垂直空间密度概念 |
| 5.2.2 街区垂直空间密度的研究意义 |
| 5.2.3 街区垂直空间密度的度量方法 |
| 5.2.4 街区垂直空间密度特征分析与评价 |
| 5.3 基于深度学习的非集约型街区垂直空间密度优化 |
| 5.3.1 街区垂直空间密度的影响因素及其指标构成 |
| 5.3.2 垂直空间密度的优化基础 |
| 5.3.4 基于深度学习的非集约化街区立体形态优化计算 |
| 5.4 立体空间形态引导 |
| 5.4.1 垂直空间密度优化的空间分布特征 |
| 5.4.2 差值计算分析 |
| 5.4.3 立体空间形态推演 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 论文总结与研究展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 论文的创新点 |
| 6.3 论文研究的不足 |
| 6.4 研究展望 |
| 6.5 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 发表论文与参加科研情况说明 |
（10）基于生态安全的矿业城市土地利用空间冲突识别与管控 ——以大冶市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土地利用冲突研究进展 |
| 1.2.2 生态安全格局研究进展 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 矿业城市土地利用冲突及其生态安全 |
| 2.1 矿业城市土地利用问题及其冲突 |
| 2.1.1 矿业城市的概念和内涵 |
| 2.1.2 矿业城市的特点 |
| 2.1.3 矿业城市分类 |
| 2.1.4 矿业城市土地利用冲突问题 |
| 2.2 矿业城市土地生态安全问题 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 研究区与数据处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 自然资源条件 |
| 3.1.2 区位条件 |
| 3.2 数据来源与数据处理 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 数据处理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 大冶市生态安全格局稳定性分析 |
| 4.1 大冶市生态安全格局构建 |
| 4.1.1 源地识别 |
| 4.1.2 廊道提取 |
| 4.2 基于Kruskal算法的骨架廊道提取 |
| 4.2.1 骨架廊道提取过程 |
| 4.2.2 骨架廊道提取结果 |
| 4.3 生态安全格局稳定性分析 |
| 4.3.1 节点连接鲁棒性分析 |
| 4.3.2 边的连接鲁棒性分析 |
| 4.3.3 生态安全格局稳定性结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于适宜性评价的冲突识别 |
| 5.1 多目标适宜性评价体系构建 |
| 5.1.1 农业和建设适宜性的指标选取及指标赋值方法 |
| 5.1.2 指标权重的确定 |
| 5.1.3 生态适宜性 |
| 5.1.4 适宜性评价及结果分析 |
| 5.2 土地利用空间冲突识别 |
| 5.2.1 冲突识别模型建立 |
| 5.2.2 冲突结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 基于BP神经网络的冲突识别 |
| 6.1 模型构建 |
| 6.2 冲突概率预测 |
| 6.2.1 大数据背景 |
| 6.2.2 BP神经网络结构 |
| 6.2.3 冲突驱动力分析 |
| 6.2.4 冲突概率预测网络 |
| 6.3 土地价值损失估算 |
| 6.3.1 基础价值 |
| 6.3.2 生态安全格局修正 |
| 6.4 结果与分析 |
| 6.4.1 土地利用冲突概率 |
| 6.4.2 土地价值 |
| 6.4.3 冲突识别结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 土地利用冲突及生态安全管控 |
| 7.1 主客观一体化综合冲突评价 |
| 7.2 土地利用冲突协调 |
| 7.3 生态安全管控 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
四、基于概率神经网络的资源型城市界定（论文参考文献）
- [1]基于改进案例推理模型的矿业城市空间格局演变驱动力分析与模拟[D]. 叶欣. 哈尔滨师范大学, 2021(09)
- [2]不同类型城市的居民日用消费品物流需求量预测模型研究[D]. 苗艺菁. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]区域旅游吸引力与游客流动倾向响应研究[D]. 潘越. 燕山大学, 2021(01)
- [4]中国西北地区城市土地利用效率时空演变及其影响因素研究[D]. 薛丹. 兰州大学, 2021(09)
- [5]基于情景模拟的煤炭资源型城市湿地景观生态安全评价与预警研究[D]. 周士园. 中国矿业大学, 2020(01)
- [6]可持续发展理念下城市韧性时空评价研究[D]. 焦兴东. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [7]东北老工业基地绿色发展评价及优化提升对策研究[D]. 任嘉敏. 中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所), 2020(05)
- [8]风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究[D]. 王思成. 天津大学, 2020(01)
- [9]基于数字技术的集约型城市街区形态评价与优化方法研究[D]. 曲冰. 东南大学, 2020(01)
- [10]基于生态安全的矿业城市土地利用空间冲突识别与管控 ——以大冶市为例[D]. 田若颖. 武汉科技大学, 2020(01)