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《南京农业大学》 2006年
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土地利用规划人工神经网络模型构建及应用研究

汤江龙  
【摘要】: 土地利用总体规划的编制与实施是一个系统工程,规划方案的制定受自然、社会、经济等方面的影响严重,经济快速发展时期社会问题的复杂性、多重性和未来的不确定性,使土地利用规划的技术方法从早期线性规划向多目标线性规划乃至非线性规划方向发展,使规划形式从静态规划向动态规划方向发展,使原来过于刚性的规划向具有一定应变能力的弹性规划方向发展。从而表现出传统规划方法的不足,很难适应复杂的规划过程的要求。这就要求土地利用规划根据我国的客观实际,采用新的理论和方法进行土地利用规划的编制和实施管理,处理好规划的弹性与刚性、动态与静态之间的关系,使规划具有更好的科学性可操作性。因此,本文从模型方法论的角度,以微观层面土地利用总体规划编制阶段为切入点,将人工神经网络方法与土地利用总体规划编制技术相结合,在对基于人工神经网络模型的土地利用规划模型方法理论分析的基础上,以江西省新余市为实例验证区域,在新一轮新余市土地利用总体规划修编专题研究中建立土地利用规划人工神经网络模型,对基于人工神经网络模型的规划实践问题进行系统探讨。概括来说,本文主要包括以下研究内容: 1.提出土地利用规划模型方法论的新思维 土地利用规划是一个系统工程,模型化方法是其主要的方法,土地利用规划模型化方法的创新应用是规划技术方法创新的主体。现有的传统规划模型方法局限于强调规划要素之间的线性的或确定型的关系,是一种基于推理式的、一步一步式的方法论,难于处理土地利用规划中非线性的、隐性的、不确定型的函数关系,难于满足土地利用规划动态性与弹性的需求,难于适应复杂的规划过程的要求,从而表明传统规划模型方法存在一定的缺陷与不足。因而,本文在科学认识土地利用规划方法及对现有规划模型方法进行研究的基础上,从理论层面探讨了数学模型及数学模型体系的应用是土地利用规划系统建模的必然理性的选择,提出了当前土地利用总体规划系统建模的两点新思维:实现规划中主要数学模型的互补与对接,引入处理非线性数据问题的新的有效方法——人工神经网络模型。 2.探讨土地利用规划人工神经网络模型的选择与算法实现 在介绍人工神经网络理论发展及其原理的基础上,重点分析了BP网络模型、径向基(RBF)网络模型和线性神经网络模型等三种最重要的前馈型神经网络模型,探讨了这三种模型的网络结构、算法数学描述及学习参数设置等问题。利用MATLAB软件高性能数值计算的高级算法和神经网络工具箱,阐述了基于MATLAB软件的人工神经网络模型的实现过程,详细论述了基于MATLAB的GUI实现方式和M语言编程实现方式。 3.基于人工神经网络的土地利用规划预测模型的理论构建与应用研究 预测分析是土地利用规划的一个重要部分,是土地利用规划成功与失败的前提和关键,也是土地利用规划研究中的难点问题。由于土地利用规划预测研究中预测数据的复杂性、非线性性和不确定性,传统预测方法往往失效。因而,本文在分析传统预测方法建模特点与问题的基础上,引入了基于人工神经网络模型的土地利用规划预测方法,分析了建立时间序列和回归分析两种类型数据的神经网络土地需求量预测模型的可行性;以时间序列数据类型为例,对基于人工神经网络的土地需求量预测模型进行了详细的技术设计,包括网络模型选择、网络结构设计、样本构建、参数设置等;选择江西省新余市及抚州市历史总人口预测为验证实例,建立人口预测的线性神经网络模型进行仿真预测,以验证人工神经网络模型的预测能力,并比较分析人工神经网络预测模型与传统预测方法的异同。 4.基于人工神经网络的土地利用结构优化模型的理论构建与应用研究 土地利用规划的最终目标就是产生一个或若干个指导未来土地合理利用的规划方案,规划方案的核心内容即是未来的土地利用结构,土地利用结构调整与优化布局的过程就是规划方案编制与产生的过程,因而土地利用结构调整与优化布局研究是土地利用规划的核心。本文在探讨传统的土地利用结构优化调整的理论与方法的基础上,首先分析了人工神经网络模型与土地利用结构优化调整相结合的可行性与必要性,以三层前馈型BP网络为例,对基于人工神经网络的土地利用结构优化模型进行了技术设计;其次从系统描述、模型结构、逻辑分析、推理与解释等方面,对两种有效的计算机动态仿真模拟方法——人工神经网络模型与系统动力学SD模型,进行了理论层面的比较与鉴别;最后,将基于人工神经网络的土地利用结构优化模型应用到江西省新余市新一轮土地利用总体规划修编研究,以实际验证模型应用的可行性和模型效率,提高新余市规划修编的质量。 5.基于人工神经网络的土地利用规划评价模型的理论构建与应用研究 在土地利用规划编制、审批、实施各个环节中,评价工作是非常重要的一个内容。传统土地利用规划评价方法存在许多不足,其成败的关键在于选择一个好的评价模型方法、确定评价的指标体系、选择合适的指标权重等。因此,本文在分析比较传统评价方法不足与问题的基础上,对基于人工神经网络的土地利用规划评价模型进行技术设计,提出了规划方案评价模型中样本构建四种有效方式,设计了不同类型的规划方案评价标准化的效用函数;以江西省新余市土地利用规划方案选优评价为例,采用RBF网络结构,构建了新余市土地利用规划方案评价实证模型。结果表明,与传统评价方法相比,基于人工神经网络模型的土地利用规划评价方法具有评价效果好、客观性强、灵活性高等特点,同时也指出,可能影响人工神经网络评价模型的关键问题是规划方案评价的学习样本较少。
【学位授予单位】:南京农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:F301

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