基于ISM和RBF神经网络的征地冲突危机预警研究--以进贤县为例

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随着工业化和城市化的快速发展,城市建设用地需求不断增加,城镇规模不断扩大。然而,城市规模的扩张通常是基于对城镇周围耕地的占用。因此,科学合理地预测城市建设用地需求显得尤为重要。  本文从实证考察的角度出发,以江西省南昌市进贤县后港巷土地冲突事件为例,运用解释结构模型评价对影响征地冲突的因素进行定性分析。对其由于分类标准差异和自然政策因素影响下具有“突变”特征的相关数据进行剔除,利用剩下的因素构建影响征地冲突因素的径向基函数神经网络系统,利用改进的径向基函数神经网络模型对影响因素进行了训练和模拟,客观分析了出现土地征收冲突的事件中,土地征收的背景、冲突产生的各种原因和每个因素之间的关联。据分析可知,之所以发生征地冲突,往往存在以下几个关键要素:农户被征地前是否看到征地公告、政府部门责任意识强弱、移民安置实施程度、征地对提高农户家庭收入水平等级。通过上述分析,为征地冲突的合理高效处理提供理论指导作用,有效避免征地冲突,为我国城镇化建设的推进创造一个和谐稳定的局面。  根据对调研数据的分析,并结合相关的理论指导,本文从七个方面阐述了治理征地冲突的方案,内容包括:优化土地征收制度、提高政府工作效率、建立有效的冲突管理机制、建立健全征地法规和政策、政府职能的人性化转变、建立健全农民事前决策机制、构建有效的征地冲突预警与协调机制。
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