新型城镇化背景下的呼和浩特市城市建设用地需求量预测研究

发布时间：2017-08-08 23:20

  本文关键词：新型城镇化背景下的呼和浩特市城市建设用地需求量预测研究

  更多相关文章： 呼和浩特市 城市建设用地 需求量预测

【摘要】：城镇化是人类社会生产结构和组织结构进化的结果,也是当今世界发展的必然趋势,加快城镇化有利于推动我国经济的整体发展与社会的进步。目前,新型城镇化问题既是我国十三五发展的重点议题,也是今后很长时间内我国经济社会发展所关注的问题之一。新型城镇化要求城镇发展要具有特色,要突出战略格局,发展模式要科学合理,要完善各种基础设施使城市宜人居住,且要保护农业资源、生态环境,完善城乡一体化,以此来健康持久地发展。因此,城市建设用地需求量预测对于新型城镇化的布局、规划十分重要,要符合新型城镇化的理念。呼和浩特作为我国对国外开放实施“一带一路”战略的重点城市、西部大开发战略的核心城市,城镇化率高速增长,在面对产业结构调整、城乡一体化进程日益加快等许多变化时,合理分配利用土地资源,提高城市建设用地的节约集约利用程度,防止土地过度开发浪费则越来越重要。本文对呼和浩特市城市建设用地需求量进行预测,能够有效的防止呼和浩特市城市建设用地的盲目扩张,为政府部门制定和完善土地管理制度提供科学依据。为使得预测结果更加准确,本文采用2005-2014年的数据,对呼和浩特市建设用地效益进行分析；使用主成分分析、相关分析对影响因子进行筛选；使用灰色模型、多元线性回归模型和BP神经网络模型对呼和浩特市城市建设用地需求量进行预测,主要得出以下几个结论：(一)、呼和浩特市城市建设用地面积规模逐步扩大,近几年受经济、政策环境影响扩张速率明显减缓,用地效益还有提升的空间,会按照小幅度增幅的趋势增长。(二)、本文选取了经济因素以及社会因素中的14个影响因子,通过主成分分析和相关分析的分析结果得出非农人口、人均GDP、固定资产投资与工业总产值均与城市建设用地需求量呈正相关且关联度非常高,因此文中选取该4项因子作为预测的主要因素。(三)、使用灰色GM(1,1)模型、多元线性回归分析和BP神经网络模型对建设用地需求量进行预测,得出呼和浩特市2020年建设用地需求量分别为415.82平方公里、329.95平方公里和332.86平方公里,其中灰色预测模型预测结果偏差较大,因此本文选取多元线性回归模型及BP神经网络模型的预测值的平均值作为2020年呼和浩特市城市建设用地需求量面积预测值,为331.41平方公里。(四)、从2014年到2020年这六年期间建设用地面积只增加了66.51平方公里,这说明呼和浩特市的城市建设用地的用地效益很低,在经济增长缓慢的大背景下,应该增强对城市建设用地的集约节约利用,结合产业转型提高建设用地的利用效益,对建设用地的用途进行合理布局。
【关键词】：呼和浩特市 城市建设用地 需求量预测
【学位授予单位】：内蒙古师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 1 绪论11-23
• 1.1 选题背景与意义11-12
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 选题意义12
• 1.2 国内外研究进展12-15
• 1.2.1 国外研究状态12-14
• 1.2.2 国内研究现状14-15
• 1.3 研究内容15-16
• 1.4 技术路线16-17
• 1.5 相关概念17-18
• 1.5.1 新型城镇化17
• 1.5.2 城市建设用地17
• 1.5.3 城市建设用地需求量预测17-18
• 1.6 相关理论18-23
• 1.6.1 区位理论18
• 1.6.2 土地稀缺理论18-19
• 1.6.3 土地报酬递减理论19-20
• 1.6.4 系统工程理论20-21
• 1.6.5 土地承载理论21-22
• 1.6.6 可持续发展理论22-23
• 2 呼和浩特市概况及城市建设用地动态与用地效益研究23-29
• 2.1 城市概况23
• 2.2 自然条件23-24
• 2.3 社会经济条件24
• 2.4 研究区范围及使用数据说明24-25
• 2.5 呼和浩特市城市建设用地动态变化分析25-26
• 2.6 城市建设用地面积与用地效益关系分析研究26-29
• 2.6.1 建设用地面积与用地效益关系分析原理26
• 2.6.2 建设用地面积与用地效益关系分析模型26-27
• 2.6.3 呼和浩特市城市建设用地面积与用地效益关系分析27-29
• 3 呼和浩特市城市建设用地影响因素分析29-36
• 3.1 呼和浩特市城市建设用地影响因素分析29-30
• 3.1.1 社会因素29
• 3.1.2 经济因素29-30
• 3.2 呼和浩特市城市建设用地面积影响因子选取30-36
• 3.2.1 因子选取30-32
• 3.2.2 影响因子确定32-36
• 4 呼和浩特市城市建设用地需求量预测36-58
• 4.1 预测方法介绍36-41
• 4.1.1 灰色模型预测36-38
• 4.1.2 多元回归分析模型预测38-40
• 4.1.3 BP神经网络模型预测40-41
• 4.2 呼和浩特市城市建设用地需求量预测41-55
• 4.2.1 灰色预测模型预测41-44
• 4.2.2 多元回归分析模型预测44-50
• 4.2.3 BP神经网络模型预测50-55
• 4.3 预测结果与分析55-58
• 5 结论与讨论58-61
• 5.1 研究结论58-59
• 5.2 讨论59-61
• 参考文献61-64
• 攻读硕士学位期间的研究成果和经历64-65
• 致谢65

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本文编号：642509