【摘 要】
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江苏省吴江市位于长江三角洲中心位置,属于典型的快速城市化地区,是比较理想的研究对象。根据吴江市近20年的社会经济数据和土地利用变更调查资料,综合运用主成分分析和BP神
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院国土资源与旅游学系;
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江苏省吴江市位于长江三角洲中心位置,属于典型的快速城市化地区,是比较理想的研究对象。根据吴江市近20年的社会经济数据和土地利用变更调查资料,综合运用主成分分析和BP神经网络方法建立预测模型。首先利用主成分分析法对输入变量进行预处理以提高网络的运行效率,在建立BP神经网络模型时,以1990~2004年的数据作为训练样本,2005~2007年的数据作为测试样本,测试值与实际值的相对误差都在1.15%以内,表明神经网络在耕地变化预测研究中具有强大能力,研究思路是合理的。最后运用所建立的模型对2010年吴江市的耕地面积进行模拟预测,预测结果表明在现行的政策指导下,吴江市耕地的减少速度明显趋缓。
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