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

• 作者: 孟祥健 李秀霞
• 来源期刊: 水土保持通报
• 学科: 经济
• 关键词: BP神经网络 建设用地 预测 吉林省四平市
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 水保监测与应用技术
• 页码范围: 173-176,182
• 页数: 5页
• 分类号: F299.22
• 字数: 5579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13961/j.cnki.stbctb.2017.01.031

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—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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秀霞	吉林师范大学旅游与地理科学学院	58	590	13.0	21.0
2	孟祥健	吉林师范大学旅游与地理科学学院	1	3	1.0	1.0