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[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵姚阳 濮励杰 胡晓添
城市建成区规模的迅速扩张是目前江苏省土地利用变化中的一个显著特点,其面积从1985年的426 km2扩大到2003年的2 200 km2,平均年增加98.56 km2。城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难。鉴于BP神经网络在非线性领域预测中的广泛应用,以江苏省为研究对象,构建一个11-3-1结构的BP神经网络预测模型,以1985~2001年和2002年的相关数据作为模型的训练和测试样本,以2003年的社会、经济数据作为网络的预测输入,对该年的建成区面积进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际面积的相对误差为3.96%,其预测精度与多元回...
关键词：
BP神经网络 预测 建成区面积 江苏省
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘柯
城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响,传统统计方法难以准确预测城市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛的应用,尤其是BP神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维,它与BP神经网络的结合主要在数据输入端,通过减少输入层神经元个数,增强网络性能,提高预测精度。本文以北京市为例,综合运用主成分分析和BP神经网络方法建立预测模型,以1986￣2003年数据为学习样本,以2004年数据为检验样本,对2005年北京市城市建成区面积进行模拟预测。预测结果表明,基于主成分分析的BP神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%,比传统BP神经网络预测精度提高1.8个百分点,网络训练收敛速度也更快,其预测精度和效率都有不同程度的改善。
[期刊] 城市发展研究
[作者]
雷波
城市建成区规模的迅速扩张是目前福州市土地利用变化中的一个显著特点。城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难。鉴于BP神经网络和多元回归模型在该领域内的广泛应用,本研究分析了1998-2005年间福州市城市规模的变化趋势,以福州市建成区为例对多元回归模型和BP神经网络在此类研究中的应用进行了对比。经检验,BP神经网络比灰色模型拟合良好,这是对建成区面积预测方法有益的探索。
关键词：
福州 建成区 多元回归模型 BP神经网络
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张晓瑞 方创琳 王振波 马海涛
城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题,其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系,传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型,RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系,表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例,构建了基于RBF网络的预测模型,作为对比,同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明,在预测精度上,RBF网络>BP网络>多元线性回归模型>一元线性回归模型。研究显示,RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法,进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据。
[期刊] 资源科学
[作者]
丁美 籍春蕾 邹碧莹 赵言文
农作物秸秆是地球上第一大可再生资源,为能更好的合理开发利用农作物秸秆资源,缓解日益突出的资源短缺、环境污染与经济发展的矛盾,对其进行预测研究是非常之必要的。本文系统分析了江苏省秸秆资源现状及其资源量变化趋势影响因素,并以1990年-2008年历史数据和2009年农作物秸秆资源普查数据为基础,选取理论资源量、人均资源量和单位播种面积资源量为预测评价指标,基于BP神经网络(BP-ANN)对江苏省农作物秸秆资源的评价指标发展趋势进行预测。结果表明:建立的BP神经网络预测模型的相对误差基本在5%的范围内,平均相对误差在2%左右,预测结果与实际有较高的拟合度,且对数据具有较好的适应能力。在未来5年内,江...
[期刊] 中国土地科学
[作者]
王良健 师迎春 林目轩
研究目的:预测城市扩张规模,从而为合理调控城市建设用地扩张提供决策依据。研究方法:通过Granger检验提取城市扩张的驱动因子,利用BP神经网络结合小波处理对建成区扩张趋势进行预测。研究结果:未来几年长沙市新增建设用地数量将呈递增趋势,以年均约27 km2的速度扩张。研究结论:与GM(1,1)模型及回归模型预测方法相比,BP神经网络结合小波处理的预测精度最高,其预测结果可为城市制定相关的政策提供科学依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤,何有世,张兵,孙运全
本文应用贝叶斯正则化算法优化BP神经网络,通过多维经济数据(国内生产总值、固定资产投资总额、人均收入)与用电量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立用电量的人工神经网络模型。用从江苏统计年鉴和江苏省电力局取得的17年数据为输入、用电量为输出来训练建立好的BP神经网络,经仿真表明该神经网络能很好地解决用电量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,对合理的制定用电计划不仅有一定的理论意义,更具有巨大的实用价值。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
钟太洋 黄贤金 马其芳 刘杨
为估计一定区域内基本农田保护面积,论文在探讨基本农田涵义的基础上,提出了区域人均基本农田需求面积的计算模型。该模型综合考虑了城乡居民对农产品的消费、复种指数、粮食作物播种面积比例、单产水平以及城市化水平等因素。以江苏省为例,计算1985—2004年江苏省城乡居民人均粮食消耗总当量。在此基础上,计算1985—2004年江苏省人均基本农田需求面积以及估计2005—2020年江苏省人均基本农田需求面积。结果表明,1985—2004年之间,江苏省人均基本农田需求面积平均值为0.054hm2,考虑在外饮食情况时,该值为0.059hm2;2005—2020年之间江苏省人均基本农田需求面积平均值为0.057...
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
吴群 郭贯成
在界定城市化的内涵、城市化水平测度指标的基础上 ,运用相关系数和回归分析模型对江苏省城市化水平与耕地面积的关系进行了分析。结论是 :城市化与保护耕地是对立统一的关系 ,城市化发展有利于保护耕地 ,协调两者关系的根本出路在于加快城市化进程 ,走集约利用土地的道路。
关键词：
城市化 耕地面积 相关分析 集约利用
[期刊] 经济地理
[作者]
朱红梅 周子英 黄纯 李兰
利用ANN模型进行城市土地集约利用评价,可以排除人为设定权重的主观因素对评价结果的影响,免除繁重的计算,使得到的结果更加科学、客观,从长沙市土地利用现状出发,确定了由9个指标构成的土地集约利用评价体系,运用BP人工网络模型,通过测试数据对网络进行训练,评定出1999—2006年长沙市土地集约利用水平等级。结果表明:长沙市近8年城市土地处于集约利用状态,且呈现波动上升趋势。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
喻胜华 张静
在变量选择的基础上，构建基于Ｌａｓｓｏ方法和ＢＰ神经网络的预测模型，并对我国城乡居民的消费支出进行预测，结果显示：基于Ｌａｓｓｏ方法和ＢＰ神经网络的组合预测精度要明显高于ＢＰ神经网络、Ｌａｓｓｏ方法的预测精度；在２０１４～２０２０年，我国农村居民消费增长率有所提升，城镇居民消费增长率减缓，城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势，但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。
关键词：
消费 Lasso方法 BP神经网络 预测
[期刊] 中国土地科学
[作者]
付玲 胡业翠 郑新奇
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。
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
李焕 徐建春 李翠珍 徐知渊 范晓娟
为了研究开发区土地集约利用评价的新方法,运用BP人工神经网络对浙江省11个市开发区的土地集约利用水平进行评价并提出相关政策建议。BP人工神经网络模型及实证分析结果表明:(1)浙江省开发区土地集约利用程度普遍偏高,无论是用地效益还是用地结构状况均高于全国平均水平,在长江三角洲地区也处于领先地位。(2)开发区土地集约利用程度存在空间差异,主要表现为东高、中平、南北低。(3)集约度与经济发展水平呈正相关关系,相关系数高达0.903。BP人工神经网络能够克服主观因素对评价结果的不利影响,具有巨大的实际应用价值。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
欧照铿 唐南奇 张黎明
以福建省81个开发区为研究对象,在Matlab R2011a支持下,运用BP人工神经网络技术建立评价模型,实现开发区土地集约利用评价,并提出相关政策建议.结果表明:(1)84.31%样本的评价测算结果相对误差绝对值≤5%,评价结果精度较高;(2)福建省开发区土地集约利用程度总体水平不高,各地市开发区土地集约利用程度存在空间差异,在空间分布上具有沿海高、内陆低特点;(3)开发区土地集约利用程度与经济发展水平无显著相关性.
[期刊] 自然资源学报
[作者]
师彪 李郁侠 于新花 闫旺 李鹏
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石...
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