bp神经网络和gm(1,n)模型在吉林省四平市建设用地面积预测中的应用比较资料.pdfVIP

第37卷第1期 V01．37．NO．1 2017年02月 Feb．，2017 用地面积预测中的应用比较 孟祥健，李秀霞 (吉林师范大学旅游与地理科学学院，吉林四平136000) 摘 要：[目的]科学准确地预测城市建设用地，有利于把握城市发展的速度，了解城市化发展进程，为相 关政府部门掌握土地利用情况，制定土地总体规划提供科学依据。[方法]把四平市作为研究对象，从“城 市一农村”合力视角构建影响因子，利用因子分析探讨影响建设用地扩张的相关性，对指标进行筛选，在此 基础上利用BP神经网络和灰色模型对四平市2012，2013和2014年建成区面积进行预测，最后对预测结 果进行比较分析。[结果]通过预测与比较分析可知，BP神经网络结果的相对误差分别为0．8％，1．1％和 2％，而灰色GM(1．1)模型预测结果相对误差分别为0．04％，0％和3．2％。可以看出，BP神经网络预测出 的结果与实际相比较误差均在2％以内。[结论]BP神经网络预测的结果较精确，运用该方法可以有效提 高预测的精度。 关键词：BP神经网络；建设用地；预测；吉林省四平市 文献标识码：B 文章编号：1000—288X(2017)01—0173—04中图分类号：F299．22 文献参数：孟祥健，李秀霞．BP神经网络和GM(1，咒)模型在吉林省四平市建设用地面积预测中的应用比较[J]． Xiangiian，LiXiuxia． ofGM(1，，2)andBPneuralnetworkmodelin constructionlandsin Province Comparison predicting SipingCity，Jilin ofSoilandWater [J]．Bulletin NetworkModelin ofGM(1，聆)andBPNeural Comparison Predicting ConstructionLandsin Province SipingCity，Jilin MENG Xiuxia Xiangjian．LI (SchoolTourismand Normal 136000，China) of GeographicalSciences，JilinUniversity，Siping，Jilin ofBPneutralnetworkand aimsto the GM(1，n)in Abstract：[Objective]Thepaper compareaccurracy pre— constructionland isbeneficialtounderstandtheurban and dicting changes，which developme