基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测

详细信息   

• 责任者：郭杰^c南京农业大学^e博士研究生 ; 欧名豪 ; 刘琼 ; 欧维新
• 刊名：资源科学
• 出版年：2009
• 卷期：31^b8
• 关键词：BP神经网络系统 ; 建设用地11^a江苏20^a市场需求 ; 预测 ; 相关分析 ; 回归分析 ; 灰色系统 ; 数学模型31^a南通
• 页码：1355～1361
• 索书号：P191.06/239
• 图表：^c表7参12插图
• 分类号：2700
• 文摘期号：2010/02

摘要

以南通市1988～2006年社会经济发展和建设用地数据，利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子，分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型，在模型比较优选的基础上，预测未来南通市建设用地需求量，并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证。结果表明，运用全部引入法进行多元回归分析，预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化，多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除，造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响，模型变异系数仅为1.78%，运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度，计算结果较合理。