基于BP神经网络的城市土地集约利用评价_以湖北省鄂州为例
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型1. 引言1.1 研究背景城市建设土地分析是城市规划和土地利用管理中的重要内容之一。
随着城市化进程加快，土地资源的合理利用变得尤为重要。
而基于BP 神经网络的城市建设土地分析模型，可以通过对历史数据的学习和模拟，预测未来城市土地利用的情况。
这对于城市规划部门的决策制定和土地资源的合理配置具有重要的实际意义。
在过去的研究中，基于BP神经网络的城市建设土地分析模型已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题，如数据处理不够精确、模型训练时间较长等。
本研究旨在通过对BP神经网络原理的深入研究，构建更加准确、高效的城市建设土地分析模型，以提高土地利用的效率和质量。
通过本研究的实施，不仅可以为城市规划和土地利用管理提供指导性建议，还可以为相关领域的研究提供新的思路和方法。
本研究具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究目的本研究的目的是基于BP神经网络技术，构建一个可靠的城市建设土地分析模型，利用该模型可以准确预测城市未来土地利用情况，并为城市规划、土地利用政策制定提供科学依据。
通过深入研究BP神经网络的原理和城市建设土地分析模型的构建方法，我们旨在提高对城市土地资源的有效利用和保护，促进城市经济可持续发展。
本研究还旨在探索城市土地利用规律，揭示城市发展与土地利用之间的关系，为城市规划者和决策者提供科学参考和指导。
通过研究城市建设土地分析模型，我们希望可以为解决城市土地资源紧缺、土地利用冲突等问题提供一种新的科学方法，推动城市建设向着更加智慧、可持续的方向发展。
1.3 研究意义城市建设土地分析是城市规划和土地利用管理中的重要环节。
通过建立基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，可以更准确地预测土地利用变化趋势，为城市的可持续发展提供决策支持。
这种模型具有较强的自适应性和非线性能力，能够较好地处理包括土地类型、土地使用强度、土地利用变化等在内的复杂城市土地分析问题，为城市规划和土地管理部门提供科学依据。
区域土地利用格局变化及驱动因素研究_以湖北省鄂州市为例_张志
耕地减少速度和建设用地林地增加速度都较上一时期显著加大出现这种特征表119912009年土地利用类型面积变化及动态度时段面积变化与动态度土地类型耕地建设用地林地水体养殖水面其他土地19912004年20042009年19912009年变化面积hm162578552283422161186369125553011630动态度1422940190421300010变化面积hm870294637373587415384222234648204921动态度2436741278236235449变化面积hm249607911602076095765705911490178193291动态度1584713770921115119图11991第31卷的原因是鄂州市经济社会加速发展城市和开发区快速扩展而城市和开发区周围大都是耕地建设用地的快速扩张是耕地减少的主要原因之一
尺度、经 济 圈 尺 度、省 域 尺 度、城 市 尺 度、县 域 尺 度 等，研究区 域 集 中 在 快 速 城 市 化 地 区、大 都 市 边 缘 区、生态环境敏感 区 域、不 同 景 观 类 型 交 错 带 区 域。 基于区域尺度土地 利 用 变 化 研 究 很 多，大 部 分 集 中 在土地利用变化特 征、土 地 利 用 变 化 驱 动 力 和 土 地 利用变化模拟研究，驱 动 力 研 究 则 是 土 地 利 用 变 化 机制研究的核心内容和重点 。 ［６］
区域土地利用格局变化及驱动因素研究
基于BP神经网络模型的城市土地集约利用中观评价研究
对准安市清河区城市土地进行集约利用评价。结果显示 ， 清河 区土地集 约利用水平 总体较 高 ， 仍需 加强土 地的投入 产 出效 益。研 究表 明 ，Ｐ神经 网络模型是一种较客观的评价方法 ， Ｂ 中观评 价则能更 详细地 了解 城市 内部 各个 区域的土地 利用情 况 ， 为政府决 策
提供 更好 的依 据 。 关键词 ： 地集约利用 ； 土 中观 评 价 ；Ｐ人 工 神 经 网络 ； 安 市 清 河 区 Ｂ 淮
ｍ ｒ ａｄｌ ｄｐｏｕｔｉ ｓｅｔ ｍ ｄ ｅｉ ｅｔ ｎ ｒ ｃ ｖｙａ ｃ ． ａｅｍ ｄ ｍ—ｓａ ｖ ｕｔｎｏ ｂｎｌ ｄｉｅｓ ｅｕｅｉ Ｑｎｈ ｉｒ ｔ ｕｉ ｉ ｉ ｅＢ Ｎ ｉｎ ａ ｄ ｉｔ ｐ ｓ ｕ ｃ ｅｅａ ａｏ ｎｕ ａ ｔ ｉ ｓ ｎ ｉｇｅＤｓｉ Ｈ ａ ｎＣｔ ｗｔ ｔ ＰＡ Ｎ ｌ ｌ ｉ ｒ ｎ ａ ｎ ｎｖ ｔｃ ｏ ｆ ａ ｙ ｈｈ ｍ ｄ１ Ｔ ｅｒ ｕｔｓｏ ｅ ａ ｉ ｎｒ ｉｇｅＤｓｉ ａ ｍ ａ ｔｅ ｉ ｎ ｔ ｓ ｅ ＳＴｏｇ ｅ ａｄｉｐｔｎ ｕ ｕ ｅ ｃ ｎｙｓｌ ｏｅ． ｈ ｓｌ ｗｄｔ ｔｎｇ ｅ Ｑｎｈ ｉｒｔ ｄａ ｏ ｐｒ ｉ ｌ ｈ ｈｌ ｄｉｅ ｉ ．ｈｕｈｔ ｕ ａｄ ｔ ｔ ｆ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓｈ ｈ ｅ ａ ｌ ｔｃｈ ｃ ａｖ ｙ ｇ ａ ｎ ｎ ｖ Ｕ ｈｌ ｎ ｎ ｏ ｐ ｉ ｅ ｉ ｔ ｎｅ ｅｓｅｇ ｅ ．ｈ ｔ ｙｓｏ ｅ ｔ ｅ ＰＡ Ｎｍ ｄｌ ａ ｏ ｂｅｔｅｅａ ａｏ ｅ ｏ ， ｄｔ ｅｉ —ｓ ｅｅａ ａｏ ｏｌ ｅｄｔ ｂ ｒ ｔ ｎＴ ｉ ｓ ｄ ｗｄｔ Ｎ ｏｅ ｗｓａｍ ｒ ｏｊ ｉ ｖｌ ｔｎｍ ｔ ｄ ａ ｅｍ ｄ ｏ ｔｎ ｈ ｓ ｕ ｈ ａ ｈ ｈ ｔ Ｂ ｅ ｃｖ ｕｉ ｈ ｎ ｈ ｍ ｕ ｃ ｖ ｕｔ ｎｃｕｄ ｌ ａ ｌ ｉ
网络作文之基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价
基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价摘要：本研究将土壤重金属污染评价神经网络预测模型分为3层，7-6-1为该模型的神经网络结构，输入层共包括7个神经元，分别是土壤耕地有重要影响的pb、as、cr、hg和cd共5个重金属元素，以及2个限制条件：土壤类型（水田或旱地）和土壤ph值；以已知的成都市不同生态区土壤重金属指标作为本模型的训练和检验样本，本研究采用的软件为 matlab ，利用这个软件训练和检验bp 神经网络，然后对宜宾市翠屏区土壤中的重金属进行综合等级评价。
评价结果显示bp神经网络对检验样本的模拟输出跟期望输出是相同的；同时，对研究区土壤重金属综合等级评价结果跟模糊模式识别、传统内梅罗指数评价法得出的结果也是基本一致的。
关键词：bp神经网络；土壤重金属污染中图分类号：tp183 文献标识码：a doi：10.11974/nyyjs.201705332191 材料与方法1.1 研究区概况1.2 土样采集与处理土样采集按照《农田土壤环境质量监测技术规范》（ny/t395-2000）的要求，于2015年9月在作物收获后秋耕前，根据研究区土地利用现状划分取样单元，每13.3～20hm2取一个样点，共采集耕层土壤样品10个，耕层按0～20cm，亚耕层按20～40cm用不锈钢土钻采集土样，每个土样均采用“s”法随机采集15～20个点，经充分混合后，用四分法留取1kg，重点点位留取1.5kg，装入土袋标明，样品取回在实验室荫干、碾碎备用。
1.3 测定项目及方法土样送四川省农科院土壤肥料研究所化验室进行，对农产品质量安全有重要影响的pb、as、cr、hg和cd共5个重金属元素的化验分析，分析方法根据《农田土壤环境质量监测技术规范》（ny/t395-2000）要求确定：as、hg采用原子荧光光谱法测试，cd、cr、pb采用等离子体质谱法测试。
1.4 评价方法1.4.1 传统指数评价法污染指数法是检测评价土壤重金属污染中最常用的一种方法，主要包括2种，分别为单因子和多因子污染指数法，多因子指数法是内梅罗指数法使用最多的一种方法。
土地集约利用评价研究进展
《管理科学方法论》课程论文题目：土地集约利用评价研究进展学院：姓名：学号：分数：土地集约利用评价研究进展摘要：本文对现有国内外土地集约利用评价研究的基础上进行梳理总结，并对土地集约利用评价未来趋势进行了展望。
研究表明：国内土地集约利用评价研究主要集中在研究尺度、评价指标体系的构建、理想值的确定以及评价方法的选择。
研究结果和结论对土地集约利用评价具有重要科学意义。
关键词：土地集约利用评价；进展；展望Advances of Intensive Land Use ResearchesZHANG ShaokaiAbstract:In this paper, the existing land intensive utilization evaluation research at home and abroad on the basis of combing, and the trend of land intensive utilization evaluation in the future was prospected.Research shows that: the domestic land intensive utilization evaluation research mainly focused on the research scale, the construction of evaluation index system, the determination of ideal value and the choice of evaluation method.Results and conclusion of land intensive utilization evaluation has important scientific significance.Keywords: Intensive land use evaluation; Advances; Expectation土地是人类赖以生存和发展的基础，土地资源的稀缺性是是人们集约利用土地的直接动力[1]。
基于理想方案的BP神经网络土地利用规划方案评价
基于理想方案的BP神经网络土地利用规划方案评价
石英;郭靖芬
【期刊名称】《南昌大学学报（理科版）》
【年(卷),期】2008(032)001
【摘要】将神经网络方法引入土地利用规划方案的评价中,并针对没有已知的学习样本可供学习的情况,提出了一种基于"理想方案"的学习和评价方法,并以北京市平谷区王辛庄镇的土地利用规划方案评价为例,进行了实证研究.结果表明:基于理想方案的BP神经网络评价方法实现了定性分析与定量分析的有机结合,较好地保证了评价结果的客观性,是一种有效评价方法.
【总页数】4页(P89-92)
【作者】石英;郭靖芬
【作者单位】天津工业大学,管理学院,天津,300387;天津工业大学,管理学院,天津,300387
【正文语种】中文
【中图分类】TP183;F301.23
【相关文献】
1."理想点法"在土地利用规划方案评价中的应用 [J], 汤江龙;赵小敏;师学义
2.基于BP神经网络模型的都市休闲农业园景观规划方案评价 [J], 乔丽芳;曹娓;张毅川
3.基于PCA-BP神经网络的城市轨道交通线网方案评价研究 [J], 陈光;李珊珊;董博
4.基于BP神经网络的装甲战斗车辆性能指标需求方案评价 [J], 徐亚军;刘川禾
5.理想点法在土地利用规划方案评价中的应用 [J], 汤江龙;赵小敏;师学义
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土地利用评价与规划综述
土地利用评价与规划综述摘要：简要介绍了土地利用评价和土地利用规划，通过阅读国内外的土地利用评价与规划的研究相关文献，讨论了国内外土地利用评价和土地利用规划研究中应用的理论、方法、技术等情况。
根据土地利用评价与规划研究现状，分析了土地利用评价与规划的研究热点、研究前景，并指出目前存在的一些问题。
关键词：土地利用，土地利用评价，土地结构调整，规划0前言随着社会经济的不断发展，人口、环境、经济、资源之间的矛盾日益突出。
有限的土地资源能否得以合理的利用，社会经济与土地资源保护能否协调发展，将直接影响到社会经济的可持续发展的进程[1]。
土地利用现状分析与评价为下一步的土地规划和管理打基础，通过土地利用规划可以协调人地矛盾、加强对土地利用的管理、有效地促进社会经济发展[2]。
因此，土地利用评价与规划的研究具有重要意义。
本文通过对国内外不同学者的土地利用评价与规划的研究进行分析对比，了解土地利用评价与规划的发展现状、研究热点、研究方法与技术等内容，总结目前的研究优点及存在的问题。
1.土地利用评价与规划的概述与意义1.1土地利用评价与规划的概述土地利用评价又称土地质量评价，是通过对土地自然、经济属性的综合鉴定，将土地按质量差异划分为若干相对等级或级别，以表明在一定的科学技术水平下，被评土地对于某种特定用途的生产能力和价值大小。
土地质量评价按其目标可分为土地适宜性评价、土地生产潜力评价和土地经济评价等[3]。
土地利用规划是人们根据社会发展需要和当地自然、经济、社会条件控制土地利用方向、组织合理的土地利用结构、提高土地生产力和改善生态系统与持续土地利用，进行科学组织、布局的一项重要措施[4]。
1.2土地利用评价与规划的意义土地评价是土地规划与管理的基础。
土地利用现状分析与评价是通过对土地资源的数量与质量、利用结构与布局、开发利用程度、利用效果和效益、适宜程度、限制因素等条件的分析，为土地规划和土地管理提供依据[5]。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型1. 引言1.1 研究背景城市建设土地利用是城市规划和土地管理的重要课题，对于实现城市可持续发展至关重要。
而基于BP神经网络的城市建设土地分析模型是一种新兴的研究方向，其可以通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程，来实现土地利用的预测和规划。
在城市化进程加快的背景下，土地资源利用效率成为一个亟待解决的问题。
传统的土地利用分析方法往往受限于数据采集困难、计算复杂度高等问题，而基于BP神经网络的城市建设土地分析模型则可以通过大数据的支持，较好地解决这些问题。
研究如何利用神经网络技术对城市建设土地进行分析，对于提高土地利用效率、优化城市规划、实现可持续发展具有重要意义。
通过建立基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，可以更准确地预测土地利用变化趋势，为城市规划提供科学依据。
本文旨在探讨基于BP神经网络的城市建设土地分析模型的构建和应用，以期为优化城市规划和土地利用提供一定的参考和指导。
1.2 研究目的本文的研究目的是通过基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，实现对城市土地资源利用的优化和规划。
具体包括以下几个方面：1. 精准预测城市土地利用变化趋势：通过建立BP神经网络模型，可以对未来城市土地利用进行准确的预测和分析，为城市规划和土地利用规划提供科学依据。
2. 提升城市土地资源利用效率：利用BP神经网络模型，可以对城市土地资源进行合理利用和布局，以实现土地资源的最大化利用和效率提升。
通过以上研究目的的实现，将为城市建设和发展提供科学的决策支持，推动城市土地资源的可持续利用和发展。
1.3 研究意义城市建设土地分析是城市规划和土地利用管理中的重要课题，对于合理规划城市空间、优化土地利用结构、提升城市发展质量具有重要意义。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，能够充分利用神经网络的非线性映射能力和自适应学习能力，通过学习大量的历史数据来实现土地利用规划和预测，为城市规划和土地利用决策提供科学依据。
基于SOM神经网络模型的耕地利用集约度分区研究——以湖北省为例
多样 ， 山地 、 丘陵、 岗地和平原兼备 ， 山地约 占全省土地总面积 的５ ５ ． ５ ％， 丘陵和岗地 占 ２ ４ ． ５ ％， 平原湖 区占 ２ ０ ％。湖北省 耕 地资源十分 丰富 ， 全省耕地 面积 ４ ６ ６ ． ３ ４万 ｈ ｍ ２ ， 占全 省土
北 省耕 地利 用集 约度分 区研究 ， 为湖北省 耕地集约 利用分 区 管理提供了科学依据 ， 也 为其 他 区域耕 地利用集约 度分 区提 供 了方法支撑 。
Ｉ 研究 区域与数据来源
有关耕 地利 用集 约度 的研 究主要集 中在耕 地集约度 测度 、 变化特征 Ｊ 、 结构 特征 Ｊ 、 影 响 因素 、 配置 模式 等 方 面。
位置介 于 １ ０ ８ 。 ２ １ ～１ １ ６ 。 ０ ７ Ｅ、 ２ ９ 。 ０ ５ ～３ ３ 。 ２ ０ Ｎ， 东 西 长约
７ ４ ０ ｋ ｍ， 南北宽约 ４ ７ ０ ｋ ｍ， 土地总面积 １ ８ ． ５ ９万 ｋ ｍ 。湖北省 处于中国地 势第二级 阶梯 向第三级 阶梯过渡 地带 ， 地貌类型
此外 ， 有研究表明 ， 由于 自然条件与社会经济发展等方面的空 间异步性 ， 耕地利用集约度存在 着显著 的区域差异 。开 展耕地利用集 约度分 区研 究 ， 有助于科 学认识 耕地利用集 约 度的空间分 异规律 ， 以实现耕 地集 约利用 的分 区指导 ， 对
湖北省位 于我国中部 地 区、 长江 中游 、 洞庭湖 以北 ， 地理
提高耕地利 用集 约度 、 保障粮食安全具 有重要意义 。 湖北省耕地 资源 十分丰 富， 是 我国重要 的粮食生产基地 。 同时 ， 湖北省也是 中部崛起战略的重要结点 ， 工业化和城镇 化
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型随着城市化进程的加速，土地资源的利用和规划成为了城市建设中的重要问题。
如何科学合理地利用土地资源，成为保障城市可持续发展的关键。
建立合适的土地分析模型成为了必不可少的工具。
而基于BP神经网络的城市建设土地分析模型则成为了当前研究的热点与重点。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络，它可以通过训练来学习输入输出之间的映射关系，并能够进行非线性函数的逼近。
在土地分析中，BP神经网络可以根据历史数据来预测未来土地利用情况，从而对城市土地利用进行规划和管理。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型需要建立合适的输入和输出模型。
在输入模型中，可以考虑城市人口数量、土地价格、交通网络、经济发展水平等因素；在输出模型中，可以考虑未来土地利用情况、土地开发的规模和方式等。
基于这些因素，可以进行神经网络的训练，来学习土地利用情况与各种影响因素之间的关系。
需要进行历史数据的收集和整理。
通过历史数据的分析，可以找出影响土地利用的关键因素，为神经网络的训练提供基础。
历史数据的分析还可以为城市土地利用的规划提供借鉴和参考。
然后，进行BP神经网络的训练和优化。
神经网络的训练是模型建立的核心，需要通过大量的数据进行训练，找出最佳的网络结构和参数设置，以提高模型的预测准确性和可靠性。
通过反复的训练和验证，可以不断地对模型进行优化，提高其在实际应用中的适用性。
进行模型的应用和验证。
将训练好的BP神经网络模型应用到实际的城市土地分析中，通过对比模型预测结果和实际土地利用情况，验证模型的准确性和可信度。
不断收集新的数据，更新和完善模型，以适应城市土地利用规划的不断变化和发展。
在实际应用中，基于BP神经网络的城市建设土地分析模型可以为城市土地规划和管理提供可靠的支持。
通过模型的预测和分析，可以及时发现和解决城市土地利用中的问题，为城市的可持续发展提供科学的依据。
模型的建立还可以为城市土地利用的未来发展提供方向和指导，促进城市土地资源的合理配置和利用。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型随着城市化进程的加快和城市人口的不断增加，城市建设土地的规划和利用变得越来越重要。
为了更好地进行城市建设土地的分析和规划，需要建立一种准确而快速的模型来辅助决策。
近年来，神经网络技术在土地分析领域得到了广泛的应用，其中基于BP神经网络的城市建设土地分析模型是一种常见而又有效的模型。
BP神经网络是一种常见的前馈式神经网络，它具有较强的拟合能力和泛化能力，适合用于复杂的非线性模型建立。
在城市建设土地分析中，BP神经网络可以通过训练来学习土地利用的规律和特征，从而辅助规划和决策。
1. 数据准备：首先需要收集并整理相关的城市土地利用数据，包括土地类型、土地面积、土地用途、地理位置等信息。
这些数据可以来自于土地利用调查、遥感影像、地理信息系统等来源。
2. 数据预处理：对于收集到的原始数据，需要进行预处理和清洗，包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等。
同时还需要进行数据的规范化处理，将数据转化到统一的尺度和范围内，以便于神经网络的训练和拟合。
3. 模型建立：在数据准备和预处理之后，可以开始建立BP神经网络模型。
首先需要确定神经网络的输入层节点数和输出层节点数，然后根据实际情况确定隐藏层的节点数和网络的结构。
接着需要对神经网络的学习率、训练轮数、误差准则等参数进行设置。
4. 模型训练：在模型建立完成之后，可以利用历史的土地利用数据来对神经网络进行训练。
通过不断地调整网络的权值和偏置，使得网络的输出与实际的土地利用情况尽可能接近。
训练的过程中需要对模型进行验证，以确保模型的准确性和稳定性。
5. 模型应用：经过训练和验证的BP神经网络模型可以用于实际的土地分析和规划。
通过输入新的土地利用数据，可以得到神经网络的预测输出，从而辅助城市建设的土地规划和决策。
1. 高度自适应：BP神经网络可以通过训练学习土地利用的规律和特征，具有较强的自适应能力。
即使土地利用的情况发生变化，神经网络模型也可以通过重新训练来适应新的情况。
对湖北省城市土地集约利用状况的分析
本文根据城市土地集约利 用的涵义及评价原 则 ， 结合现阶 段 国内城市土地 集约利用 的研 究现状 ，确定 了如下 指标体 系
（ １。 见图 ）
，入 口密 集
土地利用结构 、空 间布局不合理的状况没有得到彻底改观 ， 城
指标是城市土地集约利用 的三个 主要 目标 ， 子 目标 为投入产 其
进行标准化处理 ，即将判断矩阵 的每～列正规化 ， ｘ／ ：
ｌ １
，
得出平均值 。再将经正规化得到矩 阵的每一列按行加 总 ， 得到
＝
出水平 、 集约发展趋 势 、 生活品质 、 城市化水平 、 噪声污染 、 绿化 水平 ， 每～个子 目标又由不同的指标具体反应。 而杨树海 （０ ７ ２０ ） 则认为城市土地集约利用应以人 口聚集程度 、经 济聚 集程 度 、
市土地产 出率与国外 同类城 市相比很低 ； 土地闲置或低效利用
的现 象十分 普遍 ；不少城 市的重复建 设降低 了土地投 资的效 益， 既不能促进城 市之间的协调发 展 ， 也不能使 自身产 生应有 的集聚效 应。产生这 些问题 的原因有多种 ， 其中缺乏对土地集 约利用状况进行科学评价 、 以及将评价 结果纳入 地方政府考核 指标就是其 中重要原 因之 一。因此 ， 文拟 通过建立相关评价 本 指标体 系， 研究城市 土地集约利 用问题 ， 从而 为促进城 市土地 合理利 用提供依据。
一
）户均拥有土地面积
土地 的入 口聚集程度
城
市 土
１ 均住房使用面积 入
城市用地增长弹性系数 ，地均 ＧＤＰ
ｌ地均财政收入
地均第三产业增加值 土地 的经济积聚程度 Ｊ 地均固 定资产投资额 ＼地均社会消费品零售额
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
随着城市化的进程加快，城市建设的土地利用规划变得至关重要。
对于城市的规划者
和管理者来说，需要对城市土地的利用情况进行全面的分析和预测，以便更好地规划城市
建设的未来。
传统的城市土地利用分析方法需要考虑众多因素的影响，而且往往需要耗费
大量时间和精力。
为了解决这一问题，基于BP神经网络的城市建设土地分析模型成为一
种较为有效的解决方案。
BP神经网络是一种常用的深度学习算法，可以通过学习复杂的非线性关系来进行预测和分类。
在城市建设土地分析模型中，可以将城市土地的利用情况作为输入，将城市建设
的规划目标作为输出，然后通过BP神经网络进行训练和预测。
具体来说，可以采用以下
步骤：
1. 数据收集和处理：收集相关城市土地利用数据和城市建设规划目标数据，并进行
数据预处理和归一化处理。
3. 模型训练和验证：利用已有数据对模型进行训练和验证，优化权重和阈值参数，
提高预测准确性和泛化能力。
4. 模型应用：利用已经训练好的模型对新的城市土地利用情况进行分析和预测，为
城市建设规划提供科学依据。
值得注意的是，基于BP神经网络的城市建设土地分析模型还需要考虑一些其他因素，如城市环境、人口密度、交通路网等。
同时，模型的准确性也需要进行评估和验证，防止
模型的过拟合和欠拟合问题。
总之，基于BP神经网络的城市建设土地分析模型具有以下优势：可以处理大量的数
据变量，能够学习非线性关系，预测结果比传统方法更准确和稳定，并且可以利用历史数
据进行预测和规划，具有较高的实时性和可操作性。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型城市建设土地分析模型是指通过收集和分析城市土地相关数据，运用神经网络算法，判断城市土地的适宜性和发展潜力，为城市规划和土地利用提供决策依据。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络算法，可以对非线性问题进行建模和预测。
1. 数据收集：收集城市土地相关数据，包括土地价格、用地类型、规模、地理位置、环境特征等。
数据可以通过城市规划局、地产公司、土地交易中心等渠道获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。
清洗过程包括删除重复数据、处理缺失数据等；归一化可以将数据转化为0-1之间的值，避免不同数据维度之间的差异对结果产生影响。
3. 神经网络设计：根据所收集的城市土地相关数据，构建BP神经网络模型。
BP神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收土地相关数据作为神经网络的输入，隐藏层通过激活函数进行非线性转换，输出层给出预测结果。
4. 网络训练：利用已有的土地数据，对设计好的BP神经网络模型进行训练。
训练过程中，通过反向传播算法不断调整网络的权重和偏置，使得模型的预测结果逐渐接近实际情况。
5. 模型评估：使用独立的测试集对训练好的模型进行评估。
评估包括计算预测结果与实际结果之间的误差，判断模型的准确性和稳定性。
6. 模型应用：使用训练好的模型对新的土地数据进行预测和分析，判断土地的适宜性和发展潜力。
预测结果可以帮助城市规划师和决策者进行土地利用规划，优化城市发展布局。
1. 可以充分利用大量的土地数据，将各种土地特征进行综合分析，提高预测准确性。
2. 可以对多种因素进行非线性建模，捕捉土地利用与城市发展间的复杂关系，更好地预测土地的适宜性和发展潜力。
3. 模型具有较好的适应性和鲁棒性，在多种城市、土地类型、时间段下都有较好的预测效果。
4. 模型可以通过不断的训练和更新，进一步提高预测准确性和稳定性，适应城市发展的变化。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型能够有效地帮助城市规划师和决策者进行土地利用规划，优化城市发展布局，促进城市可持续发展。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型作者：生一恒李京儒张天伟孔令达孙境蔚来源：《科学导报·学术》2019年第11期摘要：城市建设中土地成本的计量时较为关键的，但是目前来说很多模型和方法都很难将其进行统筹考虑，从因此本文建立模型来对其进行更加科学有效地评估。
本文建立BP神经网络模型，对于多年数据进行训练与预测，由此得到以上各指标的变化趋势，对于附加成本较高的指标，采用更加科学而有效的手段对其进行控制，由此可以判断土地项目决策者的控制手段的效果。
我们可以计算发现，从2015年到2021年，水资源、矿产资源和废物总成本这三个权重较大的指标一直在提升，从2015年的911479、628471、754840一直上升到2021年的968539、668197、791740，因此需要采取合理手段对其进行控制，才能够使得其成本得到控制。
关键词：BP神经网络1、Basic assumptions各个统计网站上提供的相关数据真实有效；本文选取指标符合实际，客观、科学的反映出城市人才情況；本文选取的指标简单明了，均可以量化。
本文采用的BP神经网络预测法对城市未来不确定因素发生概率基本正确2、模型分析本文建立BP神经网络模型，对于多年数据进行训练与预测，由此得到以上各指标的变化趋势，对于附加成本较高的指标，采用更加科学而有效的手段对其进行控制，同时利用BP神经网络对于控制后的成本进行分析，由此可以判断土地项目决策者的控制手段的效果。
输入信号通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量，网络输出值与期望输出值之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值和隐层节点与输出节点之间的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
基于DPSIR模型的城市土地集约利用时空差异的实证研究_以湖北省为例
基于DPSIR 模型的城市土地集约利用时空差异的实证研究———以湖北省为例李进涛１，谭术魁１，汪文雄２（１．华中科技大学公共管理学院，湖北武汉４３００７４；２．华中农业大学土地管理学院，湖北武汉４３００７０）中国土地科学China Land Science Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．３Ｍａｒ．，２００９第２３卷第３期２００９年３月收稿日期：2008-07-30修稿日期：2008-11-28基金项目：教育部新世纪优秀人才支持计划项目（NCET-07-0331）。
第一作者：李进涛（1973－），男，湖北应城人，博士研究生。
主要研究方向为土地管理，房地产管理。
E-mail:lejeant@ 通讯作者：谭术魁（1965－），男，湖北巴东人，教授，博士，博士生导师。
主要研究方向为土地管理，房地产管理，住房政策。
E-mail:tansk@Empirical Study of Spatial-temporal Differences of Urban Land UseIntensity Based on DPSIR Model ：A Case of Hubei ProvinceLI Jin-tao 1,TAN Shu-kui 1,WANG Wen-xiong 2（1.College of Public Administration ，Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China;2.School of Land M anagement,Huazhong Agricultural University,Wuhan 430070,China ）Abstract:The purpose of this study is to explore the evaluation methods for urban intensive land use,and analyze the spatial-temporal differences as well as the influencing factors of twelve cities in Hubei Province from 2002to 2006.M ethod of DPSIR model and principal component analysis are employed.The empirical study shows that the spatial differences of land use intensity are obvious.Cities along the Yangtze River have higher degrees and are accumulation zone of intensive land use,while the degrees in northwestern and southeastern cities are low.The land use intensities in these cities had been improving from 2002—2006,the intensity levels varied a lot however.The evaluation method for urban intensive land use based on DPSIR model can reduce the impact of subjectivity,explain the relationship between correlations of the indicators and the level of land use intensity,and reveal the spatial-temporal differences of land use intensity.摘要：研究目的：探索城市土地集约利用评价的方法，研究湖北省12个城市2002—2006年城市土地集约利用时空差异及其影响因素。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型随着城市化进程的加剧，城市建设土地的规划和分析成为了一个重要的问题。
传统的土地分析方法往往受限于模型的复杂度和精度，而基于BP神经网络的土地分析模型则成为一种新的解决方案。
本文将介绍基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，并探讨其在实际应用中的优势和局限。
1. 简介城市建设土地的规划和分析是城市规划的重要组成部分。
通过对土地的利用情况、地形地貌、环境条件等因素进行分析，可以为城市的发展提供科学的依据。
传统的土地分析方法主要包括统计分析、回归分析和GIS技术等，这些方法在一定程度上可以满足需求，但也存在模型复杂度高、计算量大、精度不高等问题。
基于BP神经网络的土地分析模型则能够很好地解决这些问题，成为了研究的热点之一。
2. 基于BP神经网络的城市建设土地分析模型BP神经网络是一种常见的神经网络模型，它具有较强的非线性拟合能力和适应性，能够很好地处理多种类型的数据。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型主要包括以下几个步骤：（1）数据预处理。
首先需要收集城市建设土地的各种数据，包括土地利用现状、地形地貌、交通网络、环境条件等。
然后对数据进行清洗、筛选和归一化处理，以便于神经网络模型的训练和预测。
（2）构建神经网络模型。
在数据预处理完成后，需要构建BP神经网络模型。
这包括确定输入层、隐藏层和输出层的节点数目，选择合适的激活函数，以及确定学习率、迭代次数等参数。
通过训练样本数据，可以得到一个较为准确的神经网络模型。
（3）模型训练和验证。
利用历史数据对构建的神经网络模型进行训练，并通过验证集对模型进行验证。
在训练和验证的过程中，需要不断地调整模型参数，直到得到一个满意的模型。
（4）模型预测和应用。
一旦建立了满意的BP神经网络模型，就可以利用该模型对未来的土地利用情况进行预测和分析。
通过模型的预测结果，可以为城市的建设规划和土地利用提供科学的依据。
3. 应用案例基于BP神经网络的城市建设土地分析模型已经得到了广泛的应用。
BP神经网络在土地利用变化监测中的应用
BP神经网络在土地利用变化监测中的应用摘要：应用遥感技术进行土地利用变化监测主要有两种方式：一是将两时相影像数据进行融合来实现变化监测；二是利用单时相遥感影像与土地利用资料结合的方法，本文主要研究了这种方法，应用BP神经网络分类器作为判别规则，采用面向图斑的变化监测方法。
在遥感影像与土地利用矢量图精确配准的基础上进行空间叠加，以图斑单元为单位，将BP神经网络分类结果作为判别规则，自动发现并描绘出土地利用变化图斑，并对监测区域的变化图斑进行统计，分析与变化监测精度评定。
关键词：BP神经网络、土地利用变化监测Change monitoring of land use in remote sensing Technology has mainly two ways. One is realization of change monitoring by the fusion of two temporal image. The other is method of combination of single temporal remote sensing image and land use datum. This paper mainly studies this method that applying BP neural network classifier asdiscrimination rule，adopts the span-Oriented method.Based on overlaying the remote sensing image with land use vector map，BP neutral network according to discrimination rule classifies the span unit. It automatic finds and describes the change span in land use, and obtains the statistics, analysis and accuracy assessment of change span of monitoring area.Key words：BP neutral network; texture feature研究背景和意义土地利用变化研究是全球环境变化研究的一个重要方面，同时也是从自然和社会经济两方面综合研究全球和区域环境变化的突破口之一。
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第12卷第2期2010年4月资源与产业RESOU RCES &I NDU STR IESV ol 12N o 2Apr 2010收稿日期:2009-08-21;修订日期:2010-01-12;责任编辑:刘英姿。
第一作者简介:常胜(1979 ),男,博士生、讲师,主要从事土地评价与管理方面的研究。
E m a i :l hb my changsheng @163 com资源评价基于BP 神经网络的城市土地集约利用评价以湖北省鄂州为例常 胜1,2,李江风1(1 中国地质大学 资源学院,湖北武汉 430074;2 湖北民族学院 生物科学与技术学院,湖北恩施 445000)摘 要:传统土地集约利用评价方法受人的主观因素影响较大,评价结果不够准确。
采用人工神经网络进行土地集约利用评价,可简化评价过程,避免主观影响。
本文建立城市土地集约利用评价的BP 神经网络模型,并以湖北省鄂州为例,进行城市土地利用集约评价,网络输出结果显示:鄂州城市土地利用处于中等集约水平。
该评价结果与鄂州城市土地利用实际情况相一致。
关键词:城市土地集约利用评价;BP 神经网络;鄂州中图分类号:F293 2 文献标识码:A 文章编号:1673-2464(2010)02-0031-04A CA SE STUDY ON EZHOU :EVALUATI ON OF URBAN I NTEN SI VELAND UTILIZATI ON BA SED ON BP NEURAL NET WORK SC HANG Sheng 1,2,LI Jiang feng1(1 School of Resources ,China Uni ver sity of Geo sciences ,W uhan 430074,Ch i na ;2 School of B io logica l Science and T echno logy,H ubei Institute for N a tionalities ,Ensh i 445000,Ch i na)A bstrac t :T he traditiona l eva l uation m ethods o f intensive land utili za ti on are h i ghly infl uenced by subjective factors ,t hus t he evaluati on res u lts are no t accurate enough T his paper sets up t he BP neural net w ork mode l o f urban i n tensive land utilization eva l uati on to study urban land u tilization o f Ezhou ,H ubei T he res u lts show tha t u rban l and utili za ti on o f Ezhou is atm ediu m i ntens i ve leve ,l wh ich i s consistent w it h t he actual land utilization i n E z houK ey word s :eva l uati on of urban intensive l and utiliza ti on ;back propagation neural net works ;Ezhou M un i c i pal1 概述土地资源作为人类生产、生活的基本资料之一,其数量的有限性导致其供给的稀缺性,使得关于土地资源集约利用的研究历来是相关领域的研究热点。
城市土地是国土资源的重要组成部分,是人口最集中、土地利用最充分的区域。
中国是一个人多地少的国家,特别是耕地尤为稀缺。
随着经济发展,中国城市化速度加快,城市用地快速扩张。
而且,随着中国经济和城市化的发展,这种扩张必将继续。
为此,加强城市土地的集约利用评价,促进城市土地集约利用是一个十分重要的研究课题。
开展城市土地集约利用评价,可以把握城市土地集约利用在空间上的分布和时间上的演替规律,了解其内部各因素发挥作用的机资源与产业2010年理和在不同环境条件下所发挥作用的大小,为相关政府部门及时掌握区域土地利用状态,科学制定城市土地集约利用政策法规、措施、运作模式等提供依据[1]。
传统的评价方法以多因素综合评价方法为主,在建立评价指标体系的基础上,采用特尔菲法[2]、层次分析法[3 5]等确定各指标权重,最后以各指标值的线性加权值高低来判断土地利用的集约度。
传统方法受人的主观影响较大,评价结果不够准确。
人工神经网络是由大量神经元节点互连而成的复杂网络,是反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型。
目前,人工神经网络已经发展出很多种类型,在多种人工神经网络中,BP人工神经网络是应用最广泛的一类,该网络构建简单,训练算法丰富,具有非线性映射能力,能学习和存储大量输入、输出模式映射关系,无需事先了解描述这种映射关系的数学表达式,只要提供足够样本模式对其进行训练,便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射[6]。
在城市土地集约利用评价中,采用评价指标体系中的各种指标对城市土地利用的集约状况进行描述,采用一定的方法对各指标值进行综合,得到评价城市土地利用集约程度的度量值,其评价过程实质上就是一个由多个评价指标值到土地利用集约度的非线性映射,完全可以用BP人工神经网络对城市土地集约利用进行评价,与传统方法相比,采用这种非线性定量分析的方法还可以减少人为确定权重的主观性和模糊性,同时可精简评价过程[7 9]。
2 城市土地集约利用评价BP神经网络模型2 1 城市土地集约利用评价的指标体系结合现阶段国内外城市土地集约利用的研究,采取目标法和因果法相结合的复合法选取评价指标,从土地投入强度、土地产出效益、土地利用程度和土地生态环境4个方面构建了包含13个指标的城市土地集约利用评价指标体系:土地投入强度包括地均固定资产投资(C1)、人均城市道路面积(C2)、地均二、三产业从业人数(C3)3个指标;土地产出效益包括地均GDP(C4)、地均工业产值(C5)、地均社会消费品零售额(C6)、地均财政收入(C7)4个指标;土地利用程度包括人均城市用地面积(C8)、人均住房面积(C9)、城市土地利用率(C10)3个指标;土地生态环境包括城市生活污水处理率(C11)、生活垃圾无害化处理率(C12)、建成区绿化覆盖率(C13)3个指标。
2 2 城市土地集约利用评价的等级划分目前,我国城市化发展还多以外延式粗放发展为主,少数大中城市刚刚走上内涵集约式发展道路,城市土地利用集约度普遍不高,为此,可将城市土地利用集约度分为3个等级:高度集约(I1)、中等集约(I2)和粗放利用(I3)。
2 3 城市土地集约利用评价的BP神经网络结构设计BP神经网络是迄今为止应用最为广泛的神经网络,其中又以单隐层网络的应用最为普遍,一般习惯将单隐层前馈网络称为3层前馈网络,包含输入层、隐层和输出层。
理论上已经证明,3层BP网络能以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数,因此对实际应用而言,一般只需构造3层BP网络。
3层BP网络结构设计包括输入层节点个数、隐层节点个数与输出层节点个数的选择,而输入节点个数与输出节点个数一般取决于训练样本的特征指标(因子)数和问题求解的要求,隐节点数的选择是3层BP网络结构设计的关键问题。
隐节点数直接影响网络的容量、学习能力、泛化能力、学习速度和输出性能。
若隐节点过少,学习过程可能不收敛,即学习能力差;隐节点过多,会延长收敛时间,学习效率低,还会造成网络容错性能下降,即泛化能力差。
确定隐层节点数的方法主要有静态设计方法、动态构造法和进化法[5]。
本次设计采用静态设计方法,用经验公式h=n(p+3)+1,式中h为隐层节点数,n为网络输入节点数,p为输出节点数。
确定隐层节点数为9个。
按城市土地集约利用评价指标体系,将样本城市的13个评价指标作为BP网络的输入层,将该样本对应的城市土地集约利用集约度作为输出层,构建出13-9-1的城市土地集约利用评价的3层BP 网络(图1)。
32第1期常胜等:基于BP神经网络的城市土地集约利用评价图1 城市土地集约利用评价神经网络结构图3 鄂州市城市土地集约利用评价3 1 研究区域土地利用概况鄂州市位于湖北省东部,长江中游南岸,东经114 30!~115 05!,北纬30 01!~30 36!,西邻武汉。
地势东南高,西北低,中间低平。
境内拥有大小湖泊133个,水域面积4 33万hm 2,是著名的∀百湖之市#、∀鱼米之乡#。
鄂州市作为全省人口最少、面积最小的中等城市,是离武汉∀8+1#城市圈核心城最近的一个城市,为了利用这一良好区位优势,提升中等城市地位,加快城市的发展,近几年鄂州市城市规模逐年上升。
2000 2007年城市用地由2141 79hm 2上升到3106 46hm 2,平均每年增加137 81hm 2,城市用地规模平均增长6 43%。
2000 2004年鄂州市城市建设用地增长速度加快,其中2004年上升幅渡最大,增长了224 62hm 2,而后升幅有所减缓,渐趋理性。
鄂州市主城区包括凤凰、古楼、西山、樊口4个街道办事处,2007年全市总人口106 01万人,主城区建设用地面积3106 46hm 2,人均城市用地面积108 44m 2。
其中居住用地802 42hm 2,占主城区建设用地面积的25 83%;公共设施用地342 15hm 2,占主城区建设用地面积的11 01%;工业用地802 63hm 2,占主城区建设用地面积的25 84%;仓储用地81 46hm 2,占主城区建设用地面积的2 62%;对外交通用地220 35hm 2,占主城区建设用地面积的7 09%;道路广场用地267 72hm 2,占主城区建设用地面积的8 62%;市政公用设施用地92 21hm 2,占主城区建设用地面积的2 97%;绿地491 02hm 2,占主城区建设用地面积的15 81%;特殊用地6 5hm 2,占主城区建设用地面积的0 21%。
3 2 城市土地集约利用评价的指标值按照建立的指标体系,经资料收集和实地调查,整理得到鄂州市城市土地集约利用评价指标实际值(表1)。
表1 鄂州市土地集约利用评价指标值及指标分级标准评价因素高度集约中等集约粗放利用L 1L 2L 3鄂州市指标值地均固定资产投资C 1>22654 2522654 25-14670 61<14670 6113025 37人均城市道路面积C 215 00-11 0011 00-7 00<7 005 40地均二、三产业从业人数C 3>0 360 36-0 25<0 250 33地均GDP C 4>45874 5645874 56-33460 27<33460 2727774 80地均工业产值C 5>55176 8855176 88-43763 66<43763 6651318 05地均社会消费品零售额C 6>22359 1322359 13-14866 19<14866 1917626 15地均财政收入C 7>1838 931838 93-1410 80<1410 801705 37人均城市用地面积C 890 00-97 5097 50-105 00>105 00103 69人均住房面积C 9<24 9528 08-24 95>31 2028 69城市土地利用率C 10100 00-96 496 40-92 79<92 7995 90城市生活污水处理率C 11100 00-69 5669 56-39 12<39 1258 23生活垃圾无害化处理率C 12100-85 0185 01-70 02<70 0297 46建成区绿化覆盖率C 13>38 6538 65-30 00<30 0032 6733资源与产业2010年3 3 城市土地集约利用评价指标分级标准调查湖北省其他与鄂州经济发展水平相近、城市规模相当的12个城市土地利用的相关指标值,除有国家标准的指标外,其他指标分别以湖北省12个城市各评价指标最低值和最高值作为指标评价级别的下限和上限,平均值作为集约和中度的分界,建立了评价指标分级标准(表1)。