[建筑]城市規(guī)劃系統(tǒng)工程-全文預(yù)覽
【正文】 多層前向網(wǎng)絡(luò)（圖1），可解決多層網(wǎng)絡(luò)中隱含單元連接權(quán)的學(xué)習(xí)問題。%，二級土壤136000畝，%。在小城鎮(zhèn)建設(shè)過程中如不進(jìn)行合理的規(guī)劃，將會對生態(tài)環(huán)境造成難以預(yù)知的損害。關(guān)鍵詞：生態(tài)規(guī)劃；BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；生態(tài)適宜度；小城鎮(zhèn)小城鎮(zhèn)作為分布于我國廣大農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)、政治、文化和商業(yè)中心，代表著我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展、居民生活、文化教育的最高水平。《城市規(guī)劃系統(tǒng)工程》課程論文 論文中文名：基于BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小城鎮(zhèn)生態(tài)規(guī)劃研究——以大通湖河壩鎮(zhèn)為列論文英文名：BP artificial neural network based on small towns ecological planning Taking Chase Lake Creek is listed Nanba專業(yè)班級 070110410 姓 名 段 欣 學(xué) 號 1 0 完成日期 2011616 基于BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小城鎮(zhèn)生態(tài)規(guī)劃研究——以大通湖河壩鎮(zhèn)為列摘要：試圖將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法引入生態(tài)規(guī)劃，采用BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立生態(tài)適宜度評價模型，并用于實際的生態(tài)適宜度分析中，從而為生態(tài)規(guī)劃提供一種新的方法。 它不需要任何先驗公式，就能從已有數(shù)據(jù)中自動地歸納規(guī)則，獲得這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，具有自學(xué)習(xí)性、自組織性、自適應(yīng)性和很強(qiáng)的非線性映射能力，特別適于對因果關(guān)系復(fù)雜的非確定性推理、判斷、識別和分類等問題的處理。在實現(xiàn)社會進(jìn)步、改變?nèi)藗兩罘绞?，提高農(nóng)村居民的生活質(zhì)量等方面發(fā)揮著重要的作用，充分體現(xiàn)了小城鎮(zhèn)作為農(nóng)村地域性經(jīng)濟(jì)文化及各種社會服務(wù)中心的地位。土壤質(zhì)地較好，以粘壤土居多，%，其次為砂壤土和壤土，占38%。 它不需要任何先驗公式，就能從已有數(shù)據(jù)中自動地歸納規(guī)則，獲得這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，具有自學(xué)習(xí)性、自組織性、自適應(yīng)性和很強(qiáng)的非線性映射能力，特別適于對因果關(guān)系復(fù)雜的非確定性推理、判斷、識別和分類等問題的處理。而且，為監(jiān)控訓(xùn)練（學(xué)習(xí)）過程使之不發(fā)生“過擬合”，以提高網(wǎng)絡(luò)模型的性能和泛化能力，必須將收集到的數(shù)據(jù)隨機(jī)分成訓(xùn)練樣本、檢驗樣本（10%以上）和測試樣本3部分。 關(guān)于bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層的層數(shù)，有研究證明，當(dāng)各節(jié)點具有不同的界限時，對于在閉區(qū)間內(nèi)的一個連續(xù)函數(shù)可用一個隱含層的網(wǎng)絡(luò)來逼近，一個3層的bp網(wǎng)絡(luò)可以完成任意的n維到m維的映射。 經(jīng)濟(jì)效益、社會效益與生態(tài)效益相協(xié)調(diào)的原則。 McHarg 因素疊加法。 邏輯組合法。 傳統(tǒng)生態(tài)規(guī)劃方法存在的
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