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摘要:
利用主成分分析对指标因子进行特征提取,采用灰色预测方法来构建预测指标,运用MATLAB软件建立的BP神经网络进行耕地面积预测.结果表明:经主成分分析的BP神经网络模型具有结构简单、收敛速度快、精度高的特点,对西安市耕地资源的预测精度较高,可靠性较好,具有一定的可行性.预测结果显示,西安市2013年的年末耕地面积为248 826.67 hm2,而经济的高速发展和城市化水平是西安市耕地面积减少的主要原因,在西安市城市发展过程中耕地资源的规划和保护应该得到充分的重视.
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文献信息
篇名 西安市耕地面积变化驱动力分析及动态预测
来源期刊 干旱区研究 学科
关键词 主成分分析 BP神经网络 耕地预测 西安
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 生态农业
研究方向 页码范围 1144-1149
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 任志远 陕西师范大学旅游与环境学院 349 7384 40.0 63.0
2 刘焱序 陕西师范大学旅游与环境学院 19 420 10.0 19.0
3 易浪 陕西师范大学旅游与环境学院 5 200 5.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析
BP神经网络
耕地预测
西安
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
干旱区研究
双月刊
1001-4675
65-1095/X
大16开
新疆乌鲁木齐市北京南路818号
58-37
1984
chi
出版文献量(篇)
3112
总下载数(次)
6
总被引数(次)
47089
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