人工神经网络在区域可持续发展中的应用研究与展望

"人工神经网络在中国区域可持续发展研究中的应用 (2011年)" 本文探讨了人工神经网络(ANN)在评估和预测中国区域可持续发展中的作用和现状。人工神经网络作为一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，具有处理非线性问题和自我学习的能力，因此在环境质量评价和趋势预测方面展现出显著优势。它能够提供更科学、更客观的自然要素环境质量评价，同时能进行高精度的区域可持续发展趋势预测和预警。 然而，尽管人工神经网络的应用日益广泛，尤其是在BP网络（一种反向传播网络）的使用上，但研究发现其在资源可持续利用评价和区域可持续发展综合评价上的应用并未达到预期效果。BP网络在很多研究中被广泛应用，但往往忽视了训练样本选择与网络结构之间的相互影响，这可能导致模型的准确性和泛化能力受限。 在中国的研究中，一个普遍存在的问题是过于注重模型的训练而轻视了模型的验证和检测。研究人员有时会过分强调模型的作用，而忽视了实际应用中的复杂性和不确定性。因此，对于人工神经网络在区域可持续发展研究中的应用，需要更严谨的科学态度，平衡训练与检测，确保模型的稳健性。 为了进一步提升人工神经网络在这一领域的影响力，文章指出，未来的研究应该探索将其与传统模型、空间信息技术等多元方法交叉融合，以强化预测和分析的深度和广度。这样的结合不仅能够丰富研究手段，也有助于提高对复杂系统理解的准确性，从而推动区域可持续发展的理论和实践进步。 关键词涉及人工神经网络、区域可持续发展、非线性问题以及系统学方法，表明本文关注的是如何利用人工神经网络解决复杂、非线性的可持续发展问题，并通过系统性的方法来优化研究策略。文章的发表在《河南大学学报(自然科学版)》2011年第41卷第6期，反映了当时学术界对此主题的关注和讨论。 这篇论文揭示了人工神经网络在区域可持续发展研究中的潜力和挑战，提出了未来研究方向，即通过与其他学科的交叉融合，以提升模型的实用性和科学性，促进中国区域可持续发展的理论研究和实践应用。