基于RBF神经网络的城市建成区面积预测研究——兼与BP神经网络和线性回归对比分析

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摘要：城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题，其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系，传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型，RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系，表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例，构建了基于RBF网络的预测模型，作为对比，同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明，在预测精度上，RBF网络〉BP网络〉多元线性回归模型〉一元线性回归模型。研究显示，RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法，进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97642X/201306/46164465.html

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