南昌市城市建设用地规模预测研究

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1、万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。摊敝储样：r橼m御铂fo日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的电子版和纸质版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分

2、内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)孙檄黝签字日期：∥产f月f口日纱日∥p穗月乡，b名年擎铡印文期沦日位字学签——一耀赞万方数据摘要土地是人类赖以生存和发展的物质基础，是城市化和城市建设的最基本的载体。我国是一个人口众多，土地资源稀少的国家。随着我国经济的飞速发展，城市化进程的的加快，城市建设用地规模得到了迅速扩张，而城市建设用地的稀缺性与城市化进程之间的矛盾日益尖锐，建设用地甚至已成为制约城市发展的瓶颈，科学合理地安排城市建设用地规模显得尤为重要。为了落实“十分珍惜和合理用每一寸

3、土地”和“保护耕地”的基本国策，保障粮食安全，维护社会安定，防止城市建设用地规模盲目扩张，缓解人地矛盾势在必行。目前，我国大部分城市都编制了城市土地利用总体规划，新一轮土地利用总体规划修编即将开始，合理分配城市建设用地指标是规划修编的重中之重。怎样做到合理地安排城市建设用地，这就要求有一套科学合理的对城市建设用地规模的预测体系和方法。本文从南昌市社会经济发展的实际情况出发，分析了南昌市城市建设用地规模和城市用地效益之间的关系，发现南昌市土地利用效益仍未达到最高，继续扩大城市规模是可行的。考虑到引起城市建设用地规模变化的因素繁多而且复杂，先对影响南昌市城市建设用地规

4、模的相关因子进行了筛选，采用主成分分析和相关分析相结合的方法，确定了主要的影响因子为人口、人建设用地面积和城市化率；为了提高预测的合理性和准确性，本文结合城市建设用地规模预测的理论和相关方法，采用了灰色GM(I，1)预测模型、多元线性回归模型和BP神经网络预测模型分别对南昌市城市建设用地规模进行了预测并对预测结果做了对比分析。主要研究结论有：(1)南昌市市区建设用地规模逐渐扩大，土地利用效益也有所提高，但与国内其他特大城市相比，南昌市城市规模仍然比较小，用地效益还有提高的空间。(2)由于选取的影响因子比较多，各因子之间或多或少存在一定的共线性，在筛选时容易导致主次

5、不分，重复选取。因此，在影响因子时，本文采用了主成分分析和相关分析相结合的方法，从15个影响因子中筛选出了几个主要的影响因子，从而避免了因所选因子过多导致计算繁杂，预测不准确的问题。(3)本文通过对南昌市城市建设用地规模的灰色GM(1，1)预测，结果表明拟合情况较好，能够比较准确的预测出城市建设用地规模。但是由于灰色预测模型只是从城市建设用地规模本身的时间序列变化进行预测，忽略了其他的一些影响因素，导致灰色GM(1，1)预测不适合对城市建设用地规模进行长期预测。(4)本文建立了城市建设用地规模预测的BP神经网络模型，研究结果表明BP神经网络模型拟合函数良好，而且预

6、测精度较高，预测结果准确，适合适万方数据硕士毕业论文合对城市建设用地规模进行长期预测。(5)本文用多元线性回归模型对南昌市城市建设用地规模进行了预测，得出了引起城市建设用地规模变化的主要影响因素是人口、城市化率、人均建设用地面积，并以此构建了多元线性回归方程。实证研究表明函数拟合情况良好、预测精度较高，预测结果准确。(6)文章通过对灰色GM(1，1)模型、多元线性回归模型和BP神经网络模型的对比分析，从研究结果可以看出BP神经网络模型的预测精度最高，其次为多元线性回归模型，灰色GM(1，1)模型最差。在此基础上把BP神经网络模型和多元线性回归模型预测的平均值作为2

7、015年和2020年南昌市城市建设用地规模。‘关键词：城市建设用地；规模预测；预测方法；预测模型：南昌市万方数据南昌市城市建设用地规模分析预测研究AbstractLandisthematerialbasisofhumansurvivalanddevelopment，whichisthebasiccarrierofurbanizationahdurbanconstruction．Chinaisadevelopingcountrywhichhastoomanypeopleandli：ttlelandwithfewvacancieslandresources．Witht

8、herap