基于BP神经网络的长沙市城市建设用地扩展规模预测研究

发布时间：2017-05-27 13:23

  本文关键词：基于BP神经网络的长沙市城市建设用地扩展规模预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：城市建设用地直接关系到城市化进程中土地的合理布局和优化利用,对城市的竞争力和发展有着重要的影响。随着社会经济的快速发展和城市化水平的提高,城市建设用地的需求将会不断增加,城市建设用地扩展的加速已经成为必然趋势,以正处在城市化快速发展期的两型社会示范区长沙市作为研究对象,开展城市建设用地科学预测研究,对提高城市建设用地的利用效率和合理利用规划及优化布局,推动长沙市两型社会建设有重要的理论和现实意义。本文采用1985-2013年长沙市建设用地和社会经济相关的统计年鉴数据,在建设用地现状分析的基础上,选取了9个影响建设用地变化的驱动因子,并对选取的驱动因子展开时间序列平稳性校验以及基于granger法的因果关系校验,最终筛选出房屋竣工面积,非农业人口和公交里程三个最主要的驱动因子。在此基础上,依托Matlab软件平台,建立了预测精度高的城市建设用地规模预测BP神经网络模型,并对2016-2020年的长沙市城市建设用地面积进行了预测,预测结果为：2016年503km2,2017年539 km2,2018年572km2,2019年608km2,2020年643km2。新增建设用地数量和扩展速度呈现出递增趋势,以年均约35 km2速度扩展。预测结果总体上反映了长沙市未来社会经济发展对土地的需求趋势,可以作为长沙市规划修编中建设用地的需求量参考。进一步从理论上分析城市建设用地扩展规模和扩展的驱动因子经济学上的联系,交通对城市建设用地扩展的驱动力甚至超过经济的发展,非农人口增长直接导致城市建设的扩张。从土地扩展增长极、土地扩展梯度、土地扩展聚集三个方面分析了长沙市用地扩展的基本特征,指出城市规划对城市建设用地扩展的指导性建议。
【关键词】：用地扩展 驱动因子 Granger因果校验 BP神经网络 扩展规模预测
【学位授予单位】：中南林业科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;F299.27
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的和意义9-10
• 1.2.1 研究目的9
• 1.2.2 研究意义9-10
• 1.3 城市建设用地扩展国内外研究综述10-13
• 1.3.1 国外研究综述10-11
• 1.3.2 国内研究综述11-13
• 1.4 存在问题和研究前景13-14
• 1.4.1 存在问题13
• 1.4.2 研究前景13-14
• 1.5 研究内容与技术路线14-16
• 1.5.1 研究内容14-15
• 1.5.2 技术路线15-16
• 2 研究区概况和研究方法16-24
• 2.1 相关概念16-18
• 2.1.1 城市建设用地扩展16
• 2.1.2 建设规划16
• 2.1.3 驱动因子16
• 2.1.4 城市扩展模式相关理论16-18
• 2.2 研究区概况和研究范围18-24
• 2.2.1 长沙市概况18-21
• 2.2.2 研究范围21-22
• 2.2.3 研究方法22-24
• 3 建设用地扩展驱动因子分析24-40
• 3.1 驱动因子选取24-26
• 3.2 驱动因子的时间序列的单位根校验26-32
• 3.2.1 驱动因子时间序列26-30
• 3.2.2 时间序列的单位根校验30-32
• 3.3 驱动因子的因果校验及筛选32-40
• 3.3.1 Granger因果检验32-33
• 3.3.2 单位根和Granger因果检验建模33-34
• 3.3.3 单位根校验结果与分析34-35
• 3.3.4 Granger因果检验与结果分析35-40
• 4 长沙市土地扩展规模预测与分析40-54
• 4.1 BP神经网络40-44
• 4.2 Matlab软件44
• 4.3 BP神经网络土地扩展预测建模44-47
• 4.4 城市建设用地扩展规模预测47
• 4.5 长沙市城市建设用地扩展的动力机制分析47-49
• 4.5.1 城市建设用地扩展的自组织47-48
• 4.5.2 长沙市城市建设用地扩展驱动机制48-49
• 4.6 长沙市用地扩展特征分析49-54
• 4.6.1 土地扩展增长极分析49-50
• 4.6.2 土地扩展梯度分析50-51
• 4.6.3 土地扩展聚集分析51
• 4.6.4 城市规划对城市建设用地扩展的作用51-54
• 5 结论54-56
• 6 讨论56-58
• 参考文献58-64
• 致谢64

【参考文献】

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本文编号：400103