辽宁省交通运输的可持续发展研究.pdfVIP

区域经；斋 程．调整网络参数并重新训练．即从2)开始重新调试。 三、实证预测 本文用于模型实证预测的时序数据为1987年到2005年重庆辽宁谬交通运输的 市出口贸易额历史数据，见表1。 I 表1 987年～2005年重庆市历年出口贸易额单位万美元 年份 出口额 年份 出口顿 年份 出口额 年份 出口顿 1987 7446 992 40867 1997 78015 2002 109119 可持续发展研究 988 22171 993 411601998 51411 2003 58509 1989 29052 1994 7I527 1999 49039 2004 209119 990 32729 995 847332000 99522 2005 252054 ●林木西张婷婷辽宁大学 991 39249 996；593652001 110248 本论文作为辽宁省社会科学基金项目《论辽宁省交通运输的 98 资料来源：1 7年～2004年数据来源于《重庆统计年鉴—— 可持续发展》的阶段性成果 20 00 05》，25年数据来源于“重庆市对外贸易网”公布的数据。 通过反复多次调试．最后确定将顺序前四年的出13贸易额数 [摘要】交通运输系统作为社会经济系统的一个子系统，它 据作为网络输入数据．后一年的出口贸易额数据作为输出数据． 的发展是社会经济可持续发展的一个重要组成部分。没有交通运 输的发展，就谈不上社会经济的发展；社会经济要实现可持续发 网络结构为4×6×1。利用2004年以前的数据训练网络．然后 对2005年和2006年重庆市出1：3贸易额数据进行预测，预测结果 展，如果没有一个相应的可持续的交通运输系统支持，社会经济 73 分别为25 74万美元和275869万美元，而传统的指数平滑、移 的可持续发展也同样无法实现。本文通过对交通运输可持续发展 动平均和自回归的预测结果见表2，预测曲线见图2。 理论的分析，说明辽宁省交通运输发展的重要性。 从表2预测结果可以看出，BP神经网络预测的误差在3％以 [关键词】交通运输可持续发展拉动效应 推动效应 内，具有较高的预测精度．而指数平滑，移动平均和自回归预测 的最大误差分别为26．57％、27．07％、10．91％．误差远大于BP 一．交通可持续发展概念 神经网络的预测误差。再从图2的预测曲线来看，BP神经网络的 持续的交通运输发展模式同传统的发展模式一样．具有与环 预测曲线紧贴着实际数据变动．数据拟合效果好：而指数平滑、 境资源不相协调的缺点．因此，为适应社会经济可持续发展的需 移动平均和自回归预测的预测曲线在实际数据出现明显波动时开 要．交通运输必须采取可持续发展战略，也就是要求改变传统交 始明显偏离实际数据．即这三种传统的预测方法不适合于非线性 通运输发展模式的资源和环境特性．推进交通运输的可持续发展。 问题的预测。 根据可持续发展的基本内涵，我们将交通运输的可持续发展 表2 不同预测方法的预测结果 单位 万美元 定义为“交通运输业的发展既要满足当代人的需求．又不危及后 年份 预测 单时序BP 指数平滑 移动平均 自回归 代人．满足其对交通运输需求的发展“。在交通运输发展中．不 2004生 预测值 209119 53566 158916 186305 仅要考虑交通运输本身的经济效果，更重要的是充分考虑运输的 误差l％} 033 26