基于BP神经网络的城市增长边界预测——以北京市为例

发布时间：2017-08-11 15:06

  本文关键词：基于BP神经网络的城市增长边界预测——以北京市为例

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【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。
【作者单位】： 中国地质大学(北京)土地科学技术学院;
【关键词】： 土地管理 城市增长边界预测 BP人工神经网络 训练
【基金】：国家自然科学基金资助(41171440) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2652015175)
【分类号】：F299.27;TP183
【正文快照】： 1引言进入21世纪以来,中国的城镇化速度迅猛,根据中国统计年鉴数据,2000年的城镇化率为36.2%,而2014年则提高至54.77%。快速的城镇化虽然促进了社会经济的发展,但也使得许多城市盲目追求空间的扩大,无序蔓延。城市增长边界作为空间增长管理的政策工具之一,以“生态优先”保护

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本文编号：656747