长江流域资源与环境 >> 2007, Vol. 16 >> Issue (4): 456-456.

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云南水资源可持续利用程度评价的自组织神经网络模型

张先起\+1| 刘慧卿\+2| 梁 川\+1   

  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-07-21

APPLICATION OF SELF ORGANIZING COMPETITIVE NEURAL NETWORKS IN THE EVALUATION OF SUSTAINABLE  UTILIZATION OF WATER RESOURCES IN YUNNAN PROVINCE

ZHANG Xianqi\+1, LIU Huiqing\+2, LIANG Chuan\+1   

  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-07-21

摘要:

水资源可持续利用程度综合评价需要综合考虑区域的社会、经济、资源、环境等各方面因素,是一个典型的多目标、多层次、多属性决策问题。结合云南省属于水资源相对较丰富的实际状况,建立了有针对性的水资源可持续利用程度评价指标体系,利用自组织神经网络自组织、自适应的聚类功能,对云南省及各地区水资源可持续利用程度进行了聚类分析,结果表明,云南省各地区的水资源可持续利用程度可分为5类,云南省总体上属于其中的第Ⅲ类,即基本能够维持水资源的可持续利用。

关键词: 水资源, 可持续利用, 神经网络, 聚类

Abstract:

Comprehensive evaluation of sustainable utilization of water resources is a typical multigoal multilayer and multiattribute decisionmaking problem, with the necessity to consider factors of society, economy, resources and environment. Based on the real status in Yunnan Province, a relative rich region in terms of water resources, a new evaluation index system for sustainable utilization of water resources was set up, by using clustering function of selforganizing and selfadapting of selforganizing neural network. Clustering analysis was conducted in Yunnan Province and in various degrees of water utilization. It is shown that sustainable degree in utilization of water resources in Yunnan Province can be classified into 5 classes, and as a whole, Yunnan Province belongs to class Ⅲ, implying that sustainable utilization of water resources can be maintained in the province on the whole. The model provides us a new method and thought for comprehensive evaluation in sustainable utilization of water resources.[

Key words: water resources, sustainable utilization, neural network, clustering

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