20世纪以来城市收缩已成为波及全球的现象,尤其在欧美等发达国家更为明显。在全球范围内去工业化、郊区化、政治、社会和经济体制的结构改革等是引起城市收缩的重要因素,在研究国际城市收缩现象的基础上探究中国城市化发展过程中出现的收缩现象具有重要意义。资源枯竭型城市的收缩研究是国内研究收缩城市的重要领域之一,研究结果能为其他资源型城市的发展提供建设性的规划建议。伊春市经历了木材开发的繁荣期,这时期人口大量聚集,而随着林业资源的枯竭,人口、经济、社会等多个方面出现了收缩现象。因此本文选取林业资源枯竭型典型城市伊春为研究对象,旨在为伊春收缩现状提出治理对策建议以及为其他资源枯竭型城市的发展提供决策依据。本文共包括伊春市的15个市辖区,主要数据来源于2000年和2010年第五次和第六次人口普查数据以及相应年份的社会经济统计年鉴。本文以人口总变化率作为评价收缩城市的指标,通过对收缩影响因素指标的建立和BP神经网络模型的构建,从人口、社会和经济不同角度分析伊春市收缩现象发展的影响因素及对伊春不同地区人口发展趋势进行预测,通过结合国内外林业资源枯竭型城市发展经验和林业资源枯竭型城市收缩机理的分析,提出相应的收缩治理对策。本文分为六部分,主要内容如下:(1)首先在第一章阐述了本文的选题背景,研究的目的与意义,对于为何选取收缩城市为研究课题以及为何定位城市伊春做了分析说明。(2)在第二章中梳理了国内外关于收缩城市研究综述,以此来了解目前国内外关于收缩城市研究的内容与趋势。不同于以往国内外收缩城市的理论研究,本文研究创新在于这是国内首次以数学模型方法有针对性的进行林业资源枯竭型城市的案例分析。(3)第三章介绍了国内外林业资源枯竭型城市转型的成功经验和林业资源可持续发展经验及对中国的启示。(4)第四章是对收缩城市影响因素指标体系和模型的构建以及对典型资源枯竭型城市伊春进行研究,用BP神经网络系统对影响收缩进行分析,通过计算各指标间的相关系数进行独立性分析,然后通过信息熵的方法对各个指标进行权重分配,再根据指标的独立性分析与权重分配对指标进行筛选,避免了认为筛选指标的主观性。利用训练好的神经网络绘制单指标变化曲线、双指标耦合图和预测,根据结论进行分析,详细研究了不同地区的收缩现状差异及导致这些差异的影响因素以及未来发展趋势。(5)在文章最后部分总结林业资源枯竭型城市收缩机理并提出伊春收缩治理对策。伴随着林业资源的枯竭,伊春市的经济下滑且森工企业所提供的就业岗位减少,高素质人才人口流入减少而年轻劳动力人口迁出增加。在本文第五章提出伊春市收缩治理对策。从提高就业率、提高人民生活质量和增加城市吸引力等措施来实现伊春市人口收缩的治理。