| 基于RBF神经网络的城市建成区面积预测研究——兼与BP神经网络和线性回归对比分析 |
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| 引用本文： | 张晓瑞,方创琳,王振波,马海涛.基于RBF神经网络的城市建成区面积预测研究——兼与BP神经网络和线性回归对比分析[J].长江流域资源与环境,2013,22(6):691-697. |
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| 作者姓名： | 张晓瑞 方创琳 王振波 马海涛 |
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| 作者单位： | （1中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101；2合肥工业大学城市规划系,安徽 合肥 230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，中央高校基本科研业务费专项资金项目 |
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| 摘 要： | 城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题，其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系，传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型，RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系，表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例，构建了基于RBF网络的预测模型，作为对比，同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明，在预测精度上，RBF网络＞BP网络＞多元线性回归模型＞一元线性回归模型。研究显示，RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法，进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据
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| 关 键 词： | 建成区面积 预测 RBF神经网络 BP神经网络 线性回归 |
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