基于BP人工神经网络算法的临沂市土地利用集约状况探析.doc

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1、基于BP人工神经网络算法的临沂市土地利用集约状况探析王荣华（临沂市国土资源局,山东临沂）摘要：本文通过对2009-2012年度临沂市九县三区统计年鉴和变更调查中十一个相关指标数据的搜集，借助MATLAB7.0软件平台，利用BP人工神经网络算法，算出2009-2012年度各县区土地利用集约度，并利用BP人工神经网络的预测功能，预测了2013年和2014年度土地利用集约度值，结果表明临沂市平均土地利用集约度水平正逐步从粗放利用发展到中度集约，兰山区土地利用集约度水平一直为高度集约，集约度居全市之首，罗庄区一直为中度集约，稳中有进

2、。预计到2014年底，大部分县区在中度集约或以上，仅有费县、蒙阴二县为粗放利用。关键词：集约度；临沂市；土地节约集约利用；BP人工神经网络；MATLAB7.0随着城市化进程的加快，土地的需求量不断增加，越来越多的地区、部门意识到节约集约利用土地的重要性，对城市土地集约利用情况进行研究与评价是全面掌握城市土地利用集约状况、进行土地规划和管理的重要依据。1土地节约集约利用内涵土地集约利用研究起源于农业土地集约利用的研究，迄今为止，中外学者对于城市土地集约利用的概念和内涵尚未达成共识。1当前，城市土地集约利用应以提高经济、社会、生

3、态总体效益为目标，以合理布局、优化用地结构和可持续发展为前提，以现有平均先进生产技术和生活设施为标准，在满足生产、生活要求和合理的环境水平基础上，以定量投入实现土地资源产出的最大化，实现土地利用的经济、社会和生态效益的统一。22数据来源和指标选择本文数据主要来源于临沂市2010-2013年统计年鉴，分别是2009-2012年底的数据。另外建设用地面积来源于2010-2012更新调查数据、城镇地籍汇总数据。十二个县区根据情况选取十一个指标3，如表一：表一：土地集约度测算指标4评价指标单位地均GDP万元/平方公里地均工业产值万元

4、/平方公里地均社会消费品零售总额万元/平方公里地均固定资产投资额万元/平方公里地均地方财政收入万元/平方公里单位建设用地面积生产总值万元/平方公里人口密度人/平方公里人均城市道路面积平方米/人人均公共绿地面积平方米/人建成区绿化覆盖率%建成区绿地率%3测算集约度方法20世纪80年代中期，以Rumelhart、McCelland为首的小组提出了著名的误差反向传播算法（ErrorBackPropagation，BP）,它是一种模拟人脑的仿生模型，具备处理非线性问题的能力，解决了多层神经网络的学习问题，是目前应用最广泛的神经网络模

5、型之一，典型的BP网络是由输入层、隐含层和输出层三部分组成的。目前BP神经网络模型可以用于分类、聚类、预测等，在国土业务中主要用它来进行遥感地类图斑分类、土地集约度测算等，本文通过MATLAB7.05软件平台，利用BP人工神经网络算法，对一定量的历史数据进行训练，使程序可以学到数据中隐含的知识，从而达到集约度测算和数据预测功能。数据处理测算步骤如下：（1）整理出临沂市各县区2009-2012年度十一个指标的数据，对这些数据进行归一化处理，即把所有数据划归于[0,1]范围内。变换公式为xi=(xi-xmin)/(xmax-xm

6、in)，xi是归一化后数据，xi为有量纲的实际指标数据，xmin为指标组内最小数据，xmax为指标组内最大数据。（2）以2012年各指标归一化数值为研究对象，以临沂市、兰山区、罗庄区、兰陵县（原苍山县）、蒙阴县土地集约度分别为0.45、0.75、0.6、0.3、0.2为样本，采用输入层11个节点，隐含层11个节点，输出层1个节点为经验层数进行集约度测算。6（3）利用2009-2012年所有指标归一化数据预测2013和2014年各指标归一化数据，再对2009-2014所有归一化数据进行土地利用集约度测算。4结论4.1集约度测算

7、结果与分析集约度测算结果如表二：表二：2009-2014年临沂市及各县区土地集约度测算结果（其中2013年与2014年结果为预测结果）市、县、区2009年度土地利用集约度2010年度土地利用集约度2011年度土地利用集约度2012年度土地利用集约度2013年度土地利用集约度2014年度土地利用集约度临沂市0.33490.36440.3870.44710.58650.6389兰山区0.81810.75400.79450.74990.87060.8546罗庄区0.49750.42660.54510.60040.65150.637

8、5河东区0.22610.31550.22670.26840.40150.5880沂南县0.25510.28290.33690.41160.43090.5331郯城县0.3140.26350.28430.32060.35750.4562沂水县0.20780.32010.34080.37540