您的位置: 专家智库 > >

重庆市教委科研基金(KJ120517)

作品数:1 被引量:3H指数:1
相关作者:陶媛夏保宝罗小波刘明皓更多>>
相关机构:西南大学重庆邮电大学更多>>
发文基金:重庆市自然科学基金重庆市教委科研基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络方法
  • 1篇土地开发强度
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇人工神经网络...
  • 1篇网络
  • 1篇网络方法
  • 1篇建筑密度
  • 1篇工神经网络
  • 1篇BP
  • 1篇城市
  • 1篇城市土地
  • 1篇ARCGIS
  • 1篇人工神经网

机构

  • 1篇重庆邮电大学
  • 1篇西南大学

作者

  • 1篇刘明皓
  • 1篇罗小波
  • 1篇夏保宝
  • 1篇陶媛

传媒

  • 1篇西南师范大学...

年份

  • 1篇2014
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
邻域因子对城市土地开发强度模拟效果的影响分析——基于BP人工神经网络模拟的结果对比被引量:3
2014年
城市土地开发强度是衡量城市宜居以及可持续发展的重要指标.首先,以重庆市主城9区为例,以建设物投影面积占各街区土地面积的比例为土地开发强度的表征指标,在构建样本区域建筑密度及其影响因子空间数据库(ARCGIS)的基础上,采用BP神经网络构建了基于数据驱动的城市土地开发强度模拟模型;其次,通过邻域因子的选择与否检测邻域因子对开发强度仿真结果的影响;最后,利用训练好的BP神经网络对全局数据(重庆市主城9区)进行仿真,预测城市土地开发强度的时空变化.结果显示:1)BP人工神经网络方法能够较好地模拟城市土地开发强度的空间分布趋势;2)通过不同方案对比,发现当增加邻域驱动因子后,平均误差、标准差和误差精度都得到明显改善.研究表明:合理的驱动因子选择对BP人工神经网络方法仿真结果至关重要;尽管BP人工神经网络方法不能显性地反映城市集中连片区域土地开发强度与其影响因子之间的相互关系,但在数据充分的情况下,基于数据自适应的人工神经网络方法不失为土地开发强度评估的一种较好的方法.
刘明皓陶媛夏保宝罗小波
关键词:ARCGIS土地开发强度建筑密度人工神经网络方法
共1页<1>
聚类工具0