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《昆明理工大学》 2009年
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基于BP神经网络的城镇土地估价信息系统研究

张小波  
【摘要】:随着国民经济的飞速发展,土地制度改革的深化,土地定级估价工作成为了我国土地使用制度改革的客观需求。为了摆脱传统手工作业,在实际工作需求和国土资源信息化管理建设的大趋势下,出现了城镇土地定级估价信息系统。 城镇土地定级估价信息系统的使用可以缩短工作周期,提高作业精度,保证成果质量,提高工作效率和减少成本。但一般的城镇土地定级估价系统多是根据具体项目开发,使用传统的定级估价方法,存在诸如:通用性差、可扩展性差、人为因素影响大、智能化程度低等问题。 本文针对目前城镇土地定级估价信息系统存在的问题,在分析土地定级估价基本原理和人工神经网络基本原理的基础上,运用人工神经网络善于解决模糊、复杂和非线性映射关系问题的特点,选用BP神经网络建立土地估价模型。本文讨论了BP神经网络土地估价模型的建立方法、神经网络估价的技术路线及该方法的特点和适用范围。论文在分析对比各种地理信息系统(GIS)开发模式的基础上,选用ArcEngine作为GIS二次开发组件,使用Matlab开发神经网络模块,完成了系统的开发。同时,本文详细的介绍了城镇土地估价信息系统的系统设计、系统的开发模式、系统数据库的设计以及系统的基本功能设计,并且通过编程实现了所有的以上设计。 并且通过试验证明,基于BP神经网络的城镇土地估价信息系统在具备了一般地理信息系统基本功能基础上,实现了一定程度上的智能化土地估价,估价结果合理、可靠。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP183

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