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《长江流域资源与环境》 2013年06期
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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

张晓瑞  方创琳  王振波  马海涛  
【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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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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