文献类型：期刊文章

作　　者：张晓瑞[1,2] 方创琳[1] 王振波[1] 马海涛[1]

机构地区：[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

出　　处：《长江流域资源与环境》

基　　金：国家自然科学基金项目(41201168);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2013HGXJ0207)

年　　份：2013

卷　　号：22

期　　号：6

起止页码：691-697

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、CSSCI、CSSCI2012_2013、JST、NSSD、PROQUEST、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

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。

关 键 词：建成区面积  预测  RBF神经网络 BP神经网络 线性回归  

分 类 号：F293.2]