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基于遗传神经网络的陕西省土地利用结构模型研究

戴淼  
【摘要】: 土地是人类赖以生存、社会赖以发展的物质基础。随着人口不断增长,城市化和工业化进程加快,土地资源数量有限性及经济供给的稀缺性,与土地社会需求的增长性之间呈不协调发展态势,人地矛盾日益突出。土地资源己成为制约经济增长、人民生活水平改善的“瓶颈”。土地利用结构是指各类用地所占的比例,是土地资源在各产业间的配置与利用状况及各类用地比例关系的反映。土地利用的结构决定土地利用系统的功能,合理的土地利用结构能够保持土地利用系统的良性循环,促进社会经济的可持续发展。区域土地合理利用战略的制定和实施,需要人们从不同角度和层次分析土地利用结构的特征,发现土地利用过程中存在的问题,分析土地利用结构变化的影响因素,为土地资源在国民经济各部门的合理配置,实现土地资源利用的综合效率最大化提供依据。该研究就是从此目的出发,在分析陕西省土地利用现状结构的基础上,对土地利用结构的变化进行动态模拟和预测。 本文在土地利用结构变化理论研究的基础上,以陕西省土地利用结构为研究对象,对陕西省土地利用现状结构以及土地利用结构变化的社会经济因素分析,为预测提供基础数据,通过建立BP神经网络和遗传神经网络的土地利用结构模型,对未来土地利用结构进行预测。本文针对土地利用结构变化的复杂特征与BP人工神经网络在预测应用上的缺陷,利用遗传算法来优化BP人工神经网络模型,形成了遗传算法与BP网络结合的遗传神经网络模型,通过运用matlab软件编制神经网络和遗传神经网络程序,实现模型的建立。通过进行实证研究,证明遗传神经网络利用遗传算法进行全局搜索,处理速度快,不易陷入局部极小点等优势,遗传神经网络用于土地利用结构的预测是可行和有效的,有着非常良好的前景。


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