【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41071057);陕西师范大学中央高校基本科研专项基金(GK201101002)
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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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