基于主成分分析的BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用——以北京市为例
本文关键词：基于主成分分析的BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用——以北京市为例
更多相关文章： 主成分分析 BP神经网络 建成区面积 预测研究 北京市 城市建成区 人工神经网络 预测精度 神经元 预测结果
【摘要】：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。
【作者单位】： 北京大学城市与环境学院北京大学景观设计学研究院
【关键词】： 主成分分析 BP神经网络 建成区面积 预测研究 北京市 城市建成区 人工神经网络 预测精度 神经元 预测结果
【基金】：国家科技攻关计划子课题(编号:2004BA516A18) 北京市国土资源局资助项目
【分类号】：TU984
【正文快照】： 1引言目前,中国正处于快速城市化进程中,城镇体系和城市内部空间结构都面临调整,许多城市土地利用总体规划和城市总体规划都需要修编或者重新编制。在规划编制过程中,一个关键的问题就是城市用地规模,即规划期内城市建成区面积的预测,该问题多年来都是土地利用总体规划和城市
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本文编号：1007533
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