【摘 要】
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研究借鉴有关区域承载力的研究理论和方法,构建了海域承载力评价指标体系,采用多维状态空间法对海域理想状态承载力以及现实的承载状况进行了定量研究,综合考虑海洋生态系统自身的特点、可持续发展的需要以及相关研究成果,对海域承载状况进行了警度区间划分；鉴于BP神经网络强大的拟合学习能力,通过样本训练,建立了基于BP神经网络的海域承载状况仿真预测预警模型.研究对山东海域承载状况进行定量评价,采用三次样条插值法
【机 构】
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辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁大连116029
【出 处】
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中国地理学会2013年(东北地区)学术年会
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研究借鉴有关区域承载力的研究理论和方法,构建了海域承载力评价指标体系,采用多维状态空间法对海域理想状态承载力以及现实的承载状况进行了定量研究,综合考虑海洋生态系统自身的特点、可持续发展的需要以及相关研究成果,对海域承载状况进行了警度区间划分；鉴于BP神经网络强大的拟合学习能力,通过样本训练,建立了基于BP神经网络的海域承载状况仿真预测预警模型.研究对山东海域承载状况进行定量评价,采用三次样条插值法得到训练样本数据,建立了6输入、1输出、7个隐含层的三层BP神经网络,结合情景分析法对山东海域承载状况进行了仿真预警,得到模型预测仿真精度高达95.2％.研究结果表明：山东省海域承载状况在1996-2010年处于超载状态,但其承载状况逐年好转；在A1+B1+C1发展情景下,2015年山东海域将达到弱可持续发展状态；BP神经网络用于海域承载状况的仿真预警具有较高的精确度,表明这种方法可以用于海域承载状况的预测与预警研究中,总体来看,利用多维状态空间和神经网络模型进行海域承载力研究,具有较大的研究价值.
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