【摘要】研究目的：构建城市增长边界预测模型，以北京市为例，研究该模型的可行性。研究方法：尝试采用ＢＰ人工神经网络方法，结合ＧＩＳ和ＲＳ技术，并选定绿地、建筑物、行政中心、主要道路、次要道路、坡度、坡向和海拔８个对城市边界扩张影响较大的因子，建立城市增长边界模型（ＵＧＢＭ），并应用该模型预测了北京市２０２０年城市增长边界，同时用面积匹配值法评估了模型的精度。研究结果：使用ＵＧＢＭ模型预测城市增长边界，总的面积匹配值为１０６％，稍微高估了城市扩张面积。研究结论：基于ＢＰ神经网络的ＵＧＢ划定方法对确定城市未来扩张方向有指导作用，可为城市规划和发展政策的制定提供指导。