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本科毕业论文基于 ANN 与 GIS 的勘察设计行业与经济发展的时空关系分析目目 录录摘 要.2Abstract.2引言.31.绪论.41.1 研究区域特点及研究意义.41.2 研究数据来源.51.3 研究内容.51.4 研究思路.51.5 研究方法.5二、主成分分析方法原理及应用.62.1 主成分分析原理.62.2 主成分分析的计算步骤.8三、神经网络分类计数的原理及应用.93.1 人工神经网络简介.93.2 神经网络的特性及实现.113.3 神经网络分类的原理及应用.山东建筑大学毕业论文第 1 页 共 28 页.11四山东省勘察设计行业发展规模及空间分布分析.13五山东省经济发展水平状况及空间分布分析.18六.结论.206.1 山东省区域经济发展水平综合实力分析与评价.206.2 山东省勘察设计行业发展状况分析.226.3 两者对比分析.236.4 结论与建议.25七、感谢语.26八、主要参考资料及文献.27目录有统一的格式,请参阅学校网站。摘摘 要要勘察设计是城乡建设和工程建设的先导和灵魂,其规模和水平在一定程度上反映了当地的建设规模和水平。建设规模和水平应该与当地的经济发展规模和水平相适应。为了研究山东省勘察设计行业与区域经济发展水平的时空关系,本文采用 MATLAB 的神经网络工具箱及主成分分析方法, 利用了山东省 17 地市反映勘察设计行业发展水平的统计指标和各市主要经济指标以及具有市级边界数据的山东省政区图,研究了山东省 17 个市区域经济综合发展水平和勘察设计行业的综合发展状况, 采用定性与定量分析相结合的方法,利用 MAPGIS生成了山东省各市的综合得分专题图,从勘察设计行业角度测度城市建设规模和水平与山东省区域经济发展的空间关系,分析它们两者之间的定量联系和分布规律,探索山东省勘察设计行业发展水平与经济展水平的定量关系和时空关系。关键词关键词: :勘察设计,经济发展水平,人工神经网络(ANN) ,主成分分析,GIS,时空关系山东建筑大学毕业论文第 2 页 共 28 页AbstractAbstractReconnaissance 优化产业结构,促进区域经济协调发展;正确处理市场导向和政府宏观调控的关系,发挥政府能动调控作用;提高对外开放水平,加快经济国际化进程。在发展中逐渐缩小差异,促进省域经济可持续发展。本文在对山东省实地调查及数据资料分析的基础上,侧重对区域发展差异导致的空间要素变化进行研究,并进一步分析其区域发展差异的空间机制。1.21.2 数据来源:数据来源:为分析山东省勘察设计行业发展状况与经济发展水平的时空关系,本文数据资料取自:山东省 17 地市 2001-2005 年勘察设计行业发展水平的统计数据(来源于山东省勘察设计2001-2005 年年报) ;山东省 17 地市 2001-2005 经济发展水平的统计数据(来自:.) ;具有市级边界数据的山东省政区图等。1.31.3 研究内容:研究内容:本课题从山东省经济发展水平的实际情况出发,利用了山东省 17 地市反映勘察设计行业发展水平的统计指标和各市主要经济指标以及具有市级边界数据的山东省政区图,研究了山东省 17 个市区域经济综合发展水平和勘察设计行业的综合发展状况,,对山东省勘察设计行业与区域经济发展水平进行了空间结构分析,探索了山东省勘察设计行业与山东建筑大学毕业论文第 5 页 共 28 页区域经济发展水平之间的定量关系和空间关系。1.41.4 研究思路:研究思路:目前,空间统计学已广泛应用于农业、地质、土壤、水文、环境、经济以及地理等领域。不少学者先后对空间统计的一些基本理论进行了广泛的研究,形成了一些新的统计方法。本文从勘察设计行业角度出发,采用人工神经网络和主成分分析方法来研究山东省勘察设计行业和区域经济发展状况的时空关系特点,根据两种方法对比分析的结果,建立 GIS 数据库,进行空间分布分析,探讨两者之间的定量联系、空间关系和分布规律,探索适合区域经济发展水平的适度的勘察设计行业发展规模和空间布局。1.5 研究方法研究方法研究勘察设计行业与区域经济差异及空间结构可以针对所选取的各项指标分别进行分析,但这样的分析很分散,无法给出一个综合的结论。最好的办法是能够推导出一个综合的指标,利用这一综合指标进行区域经济差异分析。本文采用主成分分析方法。在聚类时运用人工神经网络的聚类方法。神经网络评价方法是一种有监督的学习算法,无论怎样赋予网络初始权值和阈值,它都能通过比较样本经网络学习后的实际输出与期望输出的误差,反复调整权值,逐步减少误差,达到指定的精度,因而评价结果具有客观性.主成分分析(Principal components analysis)是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术。具体实施方案是:利用山东省勘察设计行业统计年报数据指标或各地市经济统计指标,采用 Matlab,编程进行主成分分析,并计算各市主成分得分和加权综合得分。根据主成分分析结果,建立 GIS 数据库,进行空间分布分析。然后,再计算各地市的主成分得分和综合加权得分,根据分析结果建立 GIS 数据库;最后,运用 GIS 软件进行空间分布分析。人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)是对人脑若干基本特性通过数学方法进行抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统。人工神经网络是建立以权重描述变量与目标之间特殊线性关系的网络,实际上是一种描述变量与目标之间特殊的非线性回归分析。具体实施方案是:利用山东省勘察设计行业统计年报数据指标或各地市经济统计指标,运用 Matlab 神经网络工具箱,对历年统计数据进行聚类分析,然后根据分析结果建立 GIS 数据库;最后,运用 GIS 软件进行空间分布分析。二、主成分分析方法原理及应用二、主成分分析方法原理及应用2.1 主成分分析原理山东建筑大学毕业论文第 6 页 共 28 页主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术。它的思想是用较少的几个综合指标代替原来较少的变量指标,使这些较少的综合指标能尽量多地反映原来较多的变量指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。假定有 m 个地理样本,每个样本共有 n 个变量,这样就构成了一个 mn 阶的地理数据矩阵W=当 n 较大时,如果在 n 维空间中考察问题,是比较麻烦的。为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合指标代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多变量指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。显然,其最简单的形式就是取原来变量的线性组合,适当调整组合系数,使新的变量之间相互独立且代表性最好。据徐建华著现代地理学中的数学方法 ,综合指标的选取方法是:取原来变量的线性组合,适当调整组合系数,使新的变量之间相互独立且代表性最好。如果设原来的变量指标为 x1,x2,x3,xn,它们的综合指标为:z1,z2,z3,zm(m=n) ,则z1= l11x1+ l12 x2+ l1p xn;z2= l21x1+ l22 x2+ l2p xn;Zm= lm1x1+ lm2 x2+ lmp xn;这样决定的新变量指标:z1,z2,z3,zm,分别称为原变量指标x1,x2,x3,xn的第一,第二,第 n 主成分。在实际问题的分析中,常挑选前几个最大的主成分,这既减少了变量的数目,又抓住了主要矛盾,简化了变量指标之间的关系。1、主成分分析的降维处理技术能较好地解决多指标评价的要求。我们在进行评价时是通过一定数量的指标进行的,多个指标构成一个多维空间,被评对象成为多维空间中的样本点。两个样本在某项指标上变差越大,说明样本在这一指标维度上的距离越大。由多项指标进行综合评价时,则要以各项指标的总变差来说明样本在多维空间的相对地位。然而在将单项变差综合为总变差时产生了以下问题;(1)评价指标量纲往往不同,变差不能直接综合;(2)指标间往往存在一定相关关系,由此即使消除量纲影响后再综合,也会有信息重复;(3)在综山东建筑大学毕业论文第 7 页 共 28 页合时如何确定各指标的权重。此外,如果评价指标较多,应该在变差信息损失较少的前提下减少工作量,也就是降维的问题:用较少的新变量,代替较多的原变量。主成分法正是在这些方面显示了其特点。2
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