基于BP神经网络的工业生态安全动态评价及障碍因子诊断
2021-08-09赵杨秋王莹莹
赵杨秋, 何 刚, 王莹莹, 阮 君, 张 朋
(安徽理工大学 经济与管理学院, 安徽 淮南 232001)
生态安全是一个十分复杂的问题且是影响区域可持续发展的关键问题。2020年两会期间,习近平同志进一步强调“经济发展不能以破坏生态为代价,生态本身就是经济,保护生态就是发展生产力”,因此对生态安全进行评价研究十分重要,有利于提高生态安全水平和促进工业经济绿色发展。生态安全是对维护和保障生态环境系统和社会经济系统之间协调、稳定、健康和可持续发展关系的探讨[1]。生态安全评价是根据研究对象和研究目的,对特定时空范围内生态安全状况的定性和定量描述[2],促进和维护生态系统的稳定。
国外生态安全评价主要从生态风险评价和预报[3]、环境冲突评价[4-5]、自然灾害评价等[6]方面进行研究,研究模型主要有PSR(press-state-response)[7]、系统动力学模型[8]、变权模型等[9],已经具备全面的评价体系和系统的研究方法。国内生态安全评价研究内容重点在评价方法[10]和评价系统构建[11]两方面,研究维度由土地[12]延伸到工业、旅游[13]、公路路域环境、农田[14]、水环境[15]、湿地[16]、景观等[17]方面。21世纪初期,中国才开始对工业这个维度的生态安全进行研究,研究领域包括工业生态安全评价、工业生态安全预警、工业生态脆弱性等[18]。生态安全评价方法主要有正态云模型、综合指数法、TOPSIS法(technique for order preference by similarity to ideal solution)和云物元模型等。在预测方法上,又以灰色理论[19]、情景分析[20]、RBF神经网络(radial basis function neural network)[21]、可拓分析[22]、BP神经网络(back-propagation neural network)等[23]预测方法为主,余文波等[24]对土地进行评价和调控,采用灰色预测模型对湖南省未来6 a的生态安全值进行预测;……
