加速遗传算法驱动的区域生态足迹预测模型及其应用

本文主要探讨了"基于加速遗传算法的区域生态足迹预测一般回归模型"的研究，发表于2008年的《中山大学学报(自然科学版)》第47卷第2期。研究者吴开亚和全菊良针对区域生态足迹的预测问题，提出了将一般回归模型(GRA)作为预测模型的基本结构，并采用加速遗传算法(AGA)来优化模型构建，形成了一个名为AGA-GRA的高效模型。 AGA-GRA模型的应用结果显示，针对安徽省，2005年至2020年间，人均生态足迹预计从1.7246公顷上升到2.1486公顷，年增长率达到了1.48%。与此同时，人均生态承载力从0.4158公顷减小到0.3388公顷，年减少率达到了1.36%。这意味着生态赤字将由1.3237公顷增加到1.8760公顷，年增长率高达2.359%。这表明安徽省的生态环境压力正在加大，当前的社会经济发展模式难以维持长期的生态平衡。 AGA-GRA模型的优势在于解决了传统时间序列分析和回归模型中面临的困境，即过于简单的函数曲线预测可能带来较大误差，而复杂的曲线选择又可能导致模型求解复杂性增加的问题。通过AGA的优化，模型的拟合度和预测能力得到了提升。 关键词包括生态足迹、动态预测、一般回归模型和加速遗传算法。生态足迹被定义为某一研究区域内人口消费资源和能源，以及容纳其产生的废弃物所需的生态系统面积。生态承载力则是指区域可以提供的生态生产性土地总量，两者之差即为生态赤字，是衡量区域生态环境可持续利用和发展的关键指标。 总结来说，该论文通过AGA-GRA模型对安徽省的生态足迹进行了深入预测和分析，为理解和评估区域的可持续发展状况提供了科学依据，同时也展示了遗传算法在优化生态模型选择和预测中的实用价值。这对于政策制定者和环保工作者来说，具有重要的实践指导意义。