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基于BP人工神经网络的城市土地集约利用评价研究
随着城市化进程的不断推进，城市土地利用问题日益突出。而城市土地集约利用评价则成为研究的热点之一。很多学者都将BP人工神经网络应用在这方面的研究上，本文就基于BP人工神经网络的城市土地集约利用评价进行探讨。
一、BP人工神经网络的基本理论
BP人工神经网络最早是由Rumelhart和McClelland在1986年提出的。BP人工神经网络是一种反向传播算法（BackPropagation）的多层前向神经网络，是一种有监督学习算法。
BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层三部分组成。其中，输入层用于接收原始数据，隐藏层用于将原始数据进行特征提取，而输出层用于输出最终的计算结果。神经元之间的连接是通过权值来实现的，而权值的调整则是通过反向传播算法来进行的。
二、基于BP人工神经网络的城市土地集约利用评价方法
BP人工神经网络作为一种多元非线性回归分析方法，可以对城市土地集约利用进行评估。其具体过程为：
1.建立BP神经网络
首先，需要建立BP神经网络，并定义输入节点、输出节点、隐层节点和网络结构。
2.数据处理
基于预先定义好的城市土地集约利用评价指标，对数据进行处理分析，获取评价指标数据。
3.训练BP神经网络
根据城市土地集约利用评价指标，通过BP神经网络，对数据进行训练，并寻求最优参数。
4.模型评价
通过比较模型的预测结果和实际情况，对BP神经网络进行评价，对模型进行优化和改进。
三、城市土地集约利用评价指标
城市土地集约利用评价指标可以分为三类，即经济指标、资源指标和环境指标。
1.经济指标
经济指标是城市土地集约利用的重要评价指标。其中包括地均GDP、地价收入比、土地税、土地价格等。
2.资源指标
资源指标要评价城市土地集约利用的资源利用效率。这些指标包括单位用水量、单位用电量、单位面积产量、土地利用强度等。
3.环境指标
环境指标要评价城市土地集约利用对环境的影响程度。这些指标包括土地资源破坏、生态环境破坏、生态景观破坏等。
四、BP神经网络在城市土地集约利用评价中的应用
将BP神经网络应用在城市土地集约利用评价中，可以有效提高评价的准确性。并且，通过对比分析评价指标，可以发现城市土地集约利用状况，为城市规划和管理提供重要依据。
五、结论
BP人工神经网络作为一种有效的多元非线性回归分析方法，可以很好地对城市土地集约利用进行评估。通过研究不同的城市土地集约利用评价指标，可以更加全面地了解城市土地利用状况，为城市规划和管理提供依据。