[1]夏晓琢,韩佳芮,董龙,等.基于GIS和BP神经网络的生态疗养中心选址研究[J].延边大学学报(自然科学版),2022,(03):278.
 XIA Xiaozhuo,HAN Jiarui,DONG Long,et al.Research on site selection of eco - recuperation center based on GIS and BP neural network[J].Journal of Yanbian University,2022,(03):278.
点击复制

基于GIS和BP神经网络的生态疗养中心选址研究

参考文献/References:

[1] 杜慧.基于建筑环保理念下我国绿色生态建筑的发展趋势[J].戏剧之家,2018(1):177 - 178.
[2] 敬星.基于绿色生态建筑评价标准的建筑设计策略分析[J].中国标准化,2018(2):71 - 73.
[3] 王成.基于GIS和AHP法的乡村避暑地选址研究:以童庆市南川区为例[D].重庆:西南大学,2014:16 - 17.
[4] 王宪恩,丁炎军,王硕.基于ANP - GIS的长春市城市建设用地生态适宜性评价[J].水土保持研究,2018,25(3):222 - 236.
[5] 刘海芹.基于GIS与人工神经网络的经济型酒店选址研究:以徐州国家高新技术产业开发区为例[D].北京:中国矿业大学,2017.
[6] 汤国安,刘学军,闾国年,等.地理信息系统教程[M].北京:高等教育出版社,2010:213 - 214.
[7] 葛永.交通系统可达性变化对居住选址的影响研究[D].西安:长安大学,2017:25 - 26.
[8] 房金鹏.延边州泥石流灾害生态风险评价[D].延吉:延边大学,2020.
[9] 罗东.基于IBA - BP神经网络的物流中心选址研究[J].河南科学,2021,39(9):1396 - 1404.
[10] 刘倩,高轩能.考虑自然灾害等多因素的BWM - GIS城市医院选址[J].华侨大学学报(自然科学版),2021,43(3):83 - 90.

相似文献/References:

[1]黄宏运,吴礼斌*,李诗争,等.一种改进的IPSO-BP神经网络在股指预测中的应用 ——以上证综指为例[J].延边大学学报(自然科学版),2016,42(04):351.
 HUANG Hongyun,WU Libing*,LI Shizheng,et al.An improved IPSO-BP neural network in stock market index forecasting — A case study of Shanghai Composite Index[J].Journal of Yanbian University,2016,42(03):351.
[2]张鹏,崔荣一*.基于基本图像特征的中朝文种辨识方法[J].延边大学学报(自然科学版),2017,43(02):173.
 ZHANG Peng,CUI Rongyi*.Chinese and Korean script identification based on basic image features[J].Journal of Yanbian University,2017,43(03):173.
[3]俞颖,黄风华,刘永芬.基于特征降维及参数优化的语音情感识别[J].延边大学学报(自然科学版),2020,46(01):49.
 YU Ying,HUANG Fenghua,LIU Yongfen.Speech emotion recognition based on feature dimension reduction and parameter optimization[J].Journal of Yanbian University,2020,46(03):49.

备注/Memo

收稿日期: 2022-02-24
基金项目: 国家自然科学基金(42067065)
第一作者: 夏晓琢(2003—),女,本科生,研究方向为地理科学.
通信作者: 权赫春(1979—),男,博士,副教授,研究方向为GIS与RS应用.

更新日期/Last Update: 2022-11-01