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基于BP神经网络的城市土地集约利用评价——以湖北省鄂州为例
随着城市化进程的推进，土地资源的有限性成为制约城市可持续发展的瓶颈，因此城市土地集约利用成为了当前城市发展中亟待解决的问题。城市土地集约利用评价是评价城市土地资源利用效率和质量的重要手段，评价指标的选取和评价方法的选择对于准确衡量城市土地集约利用程度具有重要意义。本文以湖北省鄂州为研究对象，基于BP神经网络，构建城市土地集约利用评价模型，探讨城市土地集约利用评价方法和评价指标的选择。
一、城市土地集约利用评价指标
城市土地集约利用评价指标是衡量城市土地利用效率的重要依据，其核心要素应为土地利用效率、使用效益、土地保护和利用可持续性等。因此，本文选取了以下10个指标作为评价城市土地集约利用的关键指标：
1.市区土地面积占比：市区面积占城市土地面积的百分比，反映城市土地利用集约化程度。
2.土地利用率：城市土地实际利用面积与总规划用地面积的比例，反映土地利用的集约化程度。
3.工业用地面积占比：工业用地面积占城市土地面积的百分比，反映城市土地利用结构。
4.居住用地面积占比：居住用地面积占城市土地面积的百分比，反映城市人口密集程度和居住环境。
5.商业用地面积占比：商业用地面积占城市土地面积的百分比，反映城市商业活动发展程度。
6.公共管理用地面积占比：公共管理用地面积占城市土地面积的百分比，反映城市公共服务水平。
7.交通运输用地面积占比：交通运输用地面积占城市土地面积的百分比，反映城市交通发展水平。
8.土地利用均衡性：城市各类用地分布均衡性的指标。
9.土地使用强度：单位土地面积流通度的指标。
10.经济效益：城市土地利用所创造的经济效益。
二、城市土地集约利用评价模型
本文采用BP神经网络模型来构建城市土地集约利用评价模型。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它解决了单层感知器不能处理非线性可分问题的问题，因此非常适合处理复杂的城市土地集约利用评价问题。
BP神经网络的训练过程主要包括输入数据预处理、权值初始化、误差反向传播等步骤。输入数据预处理包括对数据进行归一化等处理，以消除输入之间的量纲不同性对模型训练的影响。权值初始化是指将神经元之间的连接权值设置为随机值，以便让神经网络能够充分探索问题空间，减小误差。误差反向传播是指将输出误差通过网络层从输出层向输入层反向传播，以更新网络各层之间的连接权值，从而不断调整模型使得误差逐渐减小。
三、实验结果与分析
本文将所选取的10个指标输入BP神经网络模型，利用Matlab软件进行训练，并通过另一批数据进行模型的测试和误差分析。实验结果表明，与传统的评价模型相比，基于BP神经网络的城市土地集约利用评价模型具有更高的预测精度和更好的泛化性能。在本次实验中，BP神经网络模型的平均预测精度高达94.5%。
四、结论
本文采用BP神经网络构建城市土地集约利用评价模型，并选取了10个关键指标进行了实验分析，实验结果表明，基于BP神经网络的城市土地集约利用评价模型具有更高的预测精度和更好的泛化性能。通过本次研究，我们深入探索了城市土地集约利用关键指标的选择和BP神经网络模型的应用，为城市土地利用效率的提高和可持续发展做出了贡献。