基于智能遗传算法和支持向量机生态文明建设体系,本论文可用于支持向量机论文范文参考下载，支持向量机相关论文写作参考研究。
支持向量机论文参考文献：
摘 要：本文针对生态文明建设评价问题,运用层次分析法、模糊综合评价法等方法,构建出我国的生态文明建设评价体系,从而对我国生态文明建设程度进行了综合评价；然后运用智能遗传算法和最小二乘支持向量机这一先进的数学模型思想,建立出数学预测模型,成功预测了落后省市经改进后生态文明建设情况,证明了其实施效果是有效的.
关键词：生态文明建设；模糊综合评价模型；智能遗传算法；支持向量机；MATLAB
一、引言
从党的十七大第一次提出“建设生态文明”,以此作为全面建设小康社会的一项重要目标开始,我国就踏上了全方位、多角度、省市联动地建设生态文明的新征程.人类发展史的实践表明,生态文明是有别于任何一种文明的崭新文明形态,其产生和发展具有必然的历史演进轨迹.人们所熟知的物质,精神,政治等文明都是伴随人类社会的发展而产生,惟有生态文明是现代工业高度发展阶段的产物.而生态文明也不单单只是生态、环境领域的问题,它是人和自然、发展和环境、经济和社会、人和人之间关系协调、发展平衡、步入良性循环的理论和实践,是人类社会跨入一个新的时代的标志.因此,对于生态文明建设程度的评价体系的研究建立就显得尤为重要了.一个城市或地区可以准确的判断出当地生态文明的建设程度,对于清晰明了之后的发展方向和进度具有深远意义.
二、生态文明建设程度的定量评价
(一)生态文明建设评价指标的选取
为研究我国各省域生态文明建设程度,本文基于我国现有评价指标中国省域生态文明建设评价指标（ECCI）,并结合其他指标体系[1],剔除那些对指标体系贡献度不高的指标,选入了一些通过分析认为贡献度较高的指标,如生态经济文明、生态环境文明、生态社会文明和生态意识文明等；并对 指标进行优化,进而得到本文所使用的指标体系.
(二)研究方法
1.主要指标的选取
由于指标体系中指标过多,若全部分析必会给数据搜集工作带来较大的麻烦,因此本文决定采用层次分析法,从上述指标体系中筛选出权重较大的指标.首先本文根据上述指标体系建立了递阶层次结构,然后根据上下层元素间的隶属关系构造出判断矩阵,其中二级指标间的判断矩阵如下：
A等于113141331121421231121
在得到上述模糊判断矩阵之后,对矩阵进行归一化处理,然后求出判断矩阵中各向量的最大特征值.最后通过一致性检验,得到了二、 指标的权重大小,其中生态文明综合指数对生态经济文明,生态环境文明,生态社会文明,生态意识文明4个二级指标的重视程度分别为：生态环境文明>生态经济文明>生态意识文明>生态社会文明.而 指标中人均GDP,城镇居民可支配收入,基尼系数,污水处理率,森林覆盖率,SO2排放量,失业率,基本社会保险覆盖率,平均预期寿命,公共生态文明满意度,恩格尔系数,财政性教育经费占GDP比重这12个指标是权重较大的,对评价体系影响较大的指标.
2.模糊综合评价方法
本文采用Matlab72编程,设定种群大小N等于100；进化代数为500；交叉概率为05；变异概率为0004 5.其中BP神经网络[5]是三层根据Kolmogorov 定理隐节点数取m等于2n+1,其中n 为输入节点数,这里取13 个隐节点,设定均方误差为0000 1,最大进化代数为3 000 次.并按照山西人均GDP年增长率不低于20%,SO2排放量年增长率不高于35%,公共生态文明满意度年增长率不低于5%；甘肃人均GDP年增长率不能低于20%,森林覆盖率年增长率不能低于10%,基本社会保险覆盖率年增长率不能低于1%的条件下进行预测,经计算后分别得到两省未来在上述措施[6]下的生态文明建设程度.最终发现,2014—2023十年间,生态综合约束指数呈现下降趋势,未来发展前景很乐观.
五、结束语
本文在建立新的生态文明评价体系之前,参考查阅了相关资料,仔细研究了已有的比较常用的评价体系,剔除了部分影响不明显、数据不容易收集的指标,转而用影响比例更大的指标进行替换,并对评价体系的整个结构进行了进一步的优化,从而得到了本文中的最终的生态文明评价体系,该体系和之前的体系相比,数据来源更易获得,分析的结果也更加准确.另外,文章的重点研究课题在于利用建立的评价体系,对选出的我国具有代表性的10个城市的生态文明建设程度进行评价并提出改进建议,同时对这10个城市十年之后,是否按照改进建议进行的建设程度分别进行预测,并对预测结果进行比较.研究结果表明,经济条件较好或是先天生态较好的城市,通常生态文明的建设程度都相对高一些,相反地,经济条件落后或者先天环境较差的城市,生态文明建设的程度就会比较落后了；同时,按照改进建议进行建设的数据要明显优于未按照建议改进的建设程度.因此表明,评价体系有效,改进建议也是有效的.（作者单位：1.安徽财经大学金融学院；2.安徽财经大学统计和应用数学学院；3.安徽财经大学管理科学和工程学院）
基金项目：国家级大学生创新创业训练计划项目（201510378050）
参考文献：
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