7、中国区域开发与发展研究:现状、挑战与展望

中国区域开发与发展研究:现状、挑战与展望

1. 区域研究的重要成果与现状

在区域发展研究领域,有许多大规模研究成果发挥了重要的指导作用。例如,中国科学院组织的 “新疆资源开发与生产布局” 和 “西南地区资源开发与生产布局” 研究,能够在较大范围和较长时间尺度上考察区域经济发展目标与方向,科学分析和预测未来发展潜力与规模,且实施战略目标的措施较为可靠。同时,《中国区域经济结构研究》和《中国区域产业结构》等书籍,从理论与实践结合的角度,更准确地阐释了中国各省市及各类区域的经济发展战略、经济方向、结构调整和基础设施布局等重大问题。

自中国实行改革开放政策以来,经济学、社会学、数学、系统科学、地理学等学科的学者和规划者在区域发展战略和区域规划方面开展了大量工作,推动了区域决策的民主化和科学化。不过,当前区域研究也存在一些问题:
- 研究区域不均衡 :国家宏观发展围绕东、中、西部战略关键问题展开,研究重点在于经济利益与均衡发展的关系;较大范围的研究主要聚焦于省市、大中型城市和地区的产业方向与分布,理论和方法发展可观;而县级、旗级和中小城市的研究数量较少,实践效果和理论进展不明显。
- 学科研究存在缺陷 :经济学家、地理学家、生态学家和系统科学家在区域开发与发展研究中,面对一些问题时力不从心,综合问题往往难以完全解决。过去,中国经济学家对区域问题研究较少,近年来虽关注区域经济战略问题,但仍侧重于区域经济运行机制,对区域自然基础和社会经济因素空间位置关注不足。部分地理学家应用经济学原理构建的政策效果不佳,系统科学在区域研究中过于关注模型的数学方面,空间和经济概念薄弱,研究和规划结果与实际脱节。此外,由于区域研究的热门,

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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