基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测

• 作者: 刘琼 欧名豪 欧维新 郭杰
• 来源期刊: 资源科学
• 学科: 经济
• 关键词: BP神经网络 建设用地 预测 南通市
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 土地资源
• 页码范围: 1355-1361
• 页数: 7页
• 分类号: F3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-7588.2009.08.014

摘要

以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧名豪	南京农业大学公共管理学院	200	5109	42.0	63.0
2	刘琼	南京农业大学公共管理学院	26	578	12.0	24.0
3	郭杰	南京农业大学公共管理学院	27	477	12.0	21.0
4	欧维新	南京农业大学公共管理学院	39	770	14.0	27.0