基于MGM-Markov的城镇建设用地预测模型的研究

根据城镇建设用地需求的特点,在预测城镇建设用地规模中引入多变量灰色马尔科夫模型（MGM—Marko）,并用其对潜江市城镇坡用地需求进行了预测。结果表明：该模型能够很好地反应实际城镇建设用地规模变化的情况,具有较好的科学性和实用性。     

基于灰色系统理论的城镇建设用地预测模型的研究——以湖北潜江市为例

针对我国现行城镇建设用地预测中存在的问题,在预测潜江市城镇建设用地规模中引入灰色系统理论中的灰色关联度和灰色GM(1,1)预测模型,用灰色GM(1,1)模型对城镇人口进行预测,并通过关联度综合分析各因素(人口、固定资产投资)对城镇建设用地的影响,结合建设用地控制系数进行再次调整,从而提出一种集约型的预测模型。     

基于灰色-BP神经网络模型的多情景交通用地需求预测——以长江中游城市群为例

为探索科学预测区域交通用地需求的合理途径,指导国土空间规划编制中交通用地规模的划定,拟通过灰色-BP神经网络模型识别主要社会经济影响因素,以长江中游城市群为例,在预测其远景交通用地需求规模的同时,基于城市群发展的阶段特征选取典型城市群样本设置3类情景,对不同情景下的交通用地需求分别进行预测。结果表明:1)城镇化水平、产业结构高度化程度和劳动力资源禀赋是当前影响长江中游城市群交通用地需求的主要社会经济因素。2)通过系统仿真试验对比不同方法的交通用地需求预测结果,可以发现基于灰色-BP神经网络模型的预测方法精度较高,误差较小,该预测方法对于区域交通用地规模的预测具有一定的适用性。预测得到的长江中游城市群2020和2030年交通用地需求分别为31.22万和49.07万hm2。3)不同情景下长江中游城市群交通用地需求预测结果存在明显差异,底线情景可作为划定交通用地规模的底限,一般情景可作为基准,极限情景可作为红线,长江中游城市群交通用地合理规模应以基准为参考,介于底线和红线之间。     

基于GM(1,1)-BP神经网络的城市耕地数量预测研究

基于灰色理论和BP神经网络建立GM(1,1)-BP神经网络组合模型,把灰色模型的时序性、无序性等优点与BP神经网络自学习、自组织的特点相结合,对耕地数量进行组合预测。结果表明,组合模型对耕地数量的变化预测精度较单一的灰色预测法有提高,与实际值有较好的拟合度,且具有简单、易用的特点。     

PCA-BP模型在城乡建设用地规模预测中的应用

为探索提高BP神经网络在建设用地规模预测中的精度,提出主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的建设用地规模预测模型,并利用PCA-BP模型对山西省晋城市建设用地规模进行预测。首先,利用Pearson相关系数法分析筛选出影响建设用地规模的主要驱动因子;其次,利用主成分分析法(PCA)消除其相关性,并达到降维的目的;最后,以PCA结果作为输入层建立建设用地规模的BP神经网络模型,并利用BP模型进行训练预测,得到最终预测值。预测结果表明,PCA-BP模型的平均绝对误差MAE、平均相对误差MRE、均方误差MSE比传统BP神经网络模型小,平均预测精度R更高,具有较高的拟合度及可行性,在预测效率和预测精度方面都有进一步的改善。该方法的提出能为今后科学合理预测建设用地规模提供一种新思路,同时为土地利用总体规划修编提供重要决策基础。     

城市建设用地规模预测与分析——以兰州市为例

随着中国现代城市的快速发展,城市建设用地规模不断发生变化。城市建设用地预测是城市建设发展的重要内容,是城市健康、快速、集约化发展的保证,因此必须合理地确定城市建设用地规模。对我国的建设用地预测研究进展和用地预测模型做了介绍,并对兰州市建成区的用地现状进行了分析;依据兰州市建设用地的现状和资料的实际情况,选取灰色GM（1,1）模型和双因素模型对兰州市未来建设用地规模进行了预测与结果分析。     

城镇建设用地预测方法研究

针对我国现行城镇建设用地预测方法的特点及其存在的问题,将灰色系统理论引入城镇建设用地预测,并通过关联度来分析人口、GDP和固定资产投资对城镇建设用地的影响权重。通过城镇居住整体容积率的控制,提出了一种节约、集约型的建设用地预测模型,从而为新一轮土地利用总体规划修编提供科学依据。     

基于灰色预测模型的辽宁省城乡建设用地需求预测研究

从建设用地需求预测的理论出发,采用2010年~2015年辽宁省城乡建设用地统计数据,运用灰色GM(1,1)模型对辽宁省11个地级市(铁岭、朝阳、葫芦岛除外)的城乡建设用地中的城镇用地、村庄用地等进行预测。结果表明:2017年~2020年期间城镇、村庄用地总量仍呈上升趋势,预计到2020年城镇用地将增加20204公顷,城镇用地需求仍呈现较大增幅;村庄用地增加1650公顷,村庄用地增速明显下降。     

基于灰色-BP神经网络组合模型的赣南脐橙产量预测分析

赣南脐橙产量变动的随机性、波动性和复杂性,给脐橙产量的预测带来了很大的困扰。将灰色-BP神经网络加以组合,采用2004年至2013年赣州市赣南脐橙产量数据,对赣南脐橙未来产量进行预测。通过MATLAB计算,结果表明:灰色-BP网络组合预测模型精度高于传统灰色预测模型,且2014年至2016年赣州市赣南脐橙产量预达到171.34万t,190.81万t,212.49万t。     

基于等维递补灰色模型的建设用地预测——以云南省鲁甸县为例

利用鲁甸县1996--2008年土地利用变更数据用过等维递补灰色模型预测方法预测其建设用地规模，结果表明，模型实用、有效。     

城镇建设用地发展极限规模预测及实证研究

在分析城镇建设用地扩张耕地占用倾向趋势的基础上,构建了城镇建设用地扩张时间停滞模型和城镇建设用地发展极限规模模型,并以河南省息县县城中心城区为对象进行了实证研究。研究结果可为城镇建设用地边界划定提供理论参考和技术支撑。     

基于灰色关联度分析的县级城镇建设用地指标分解

以县级城镇为研究对象,将县级城镇建设用地新增指标分为优先保障用地指标、机动预留指标和分解到下级行政辖区新增指标3个部分。采用灰色关联度对影响城镇建设用地的因素进行度量,建立了分解到各个下级行政辖区指标的模型,可为县级土地利用总体规划编修中城镇建设用地指标的分解提供参考依据。     

基于灰色序列GM(1,1)模型的阿克苏市建设用地需求预测研究

科学合理的建设用地需求预测能够为土地利用总体规划提供有力的科学依据。引入灰色系统理论,利用阿克苏市1999~2005年建设用地统计数据建立灰色序列GM(1,1)模型,对阿克苏市建设用地需求进行预测。结果表明:预测结果通过精度检验,具有有效性和实用性。     

基于灰色系统的杨凌建设用地预测

建设用地是城市发展的重要因素,尤其是建设用地的数量对城市整体经济提升有着不可替代的作用。本文以杨凌建设用地面临的问题出发,运用灰色预测系统,预测2015与2020年建设用地的合理规模,结果表明到2015年与2020年合理规模分别为4 040.1 hm2、4 930.98 hm2。     

DGM(1,1)模型在安徽省建设用地预测中的应用

以2000-2008年安徽省建设用地为数据源,在分析灰色DGM(1,1)模型理论基础上,建立灰色DGM(1,1)预测模型对安徽省建设用地情况进行预测,研究和分析安徽省建设用地变化趋势。实证结果表明,模型实际值与预测值吻合较好,经计算残差值和相对误差较小,平均相对误差为2.58%,精确可靠,该模型可应用于建设用地预测,具有重要的现实意义。     

基于灰色系统的湖北黄石市建设用地预测

建设用地是城市发展的重要因素,尤其是建设用地的数量对城市整体经济的提升有着不可替代的作用。本文选取2004～2008年黄石市建设用地变更数据为基础,采用灰色系统预测方法对湖北省黄石市2010～2020年建设用地规模进行预测,对预测结果进行分析,并对此种预测模型的适用性进行评价。     

基于新维无偏灰色马尔科夫模型的建设用地预测

根据建设用地需求的特点,采用新维无偏灰色马尔科夫模型进行预测。实例计算结果表明,该模型与一般无偏灰色模型和灰色马尔科夫模型相比,预测准确度得到了较大提高,可以用于土地利用规划预测。     

新兴发展区域土地低碳利用结构优化研究——以广西北部湾经济区为例

土地利用结构优化是引导区域经济社会的低碳发展的重要途径.以广西北部湾经济区为例,在低碳经济背景下,采用灰色预测和灰色线性规划相结合方法,对新兴发展区域现行土地利用总体规划进行优化.结果表明,现行土地利用总体规划在减缓碳排放、增加碳蓄积方面都有优化潜力,林地、城镇工矿和农村居民点用地规模与碳排放效应密切相关.提出应当注重通过调整土地利用结构减缓土地利用碳排放的作用,引导土地开发模式的低碳化;规划调整需要大力保护林业用地,适度增加林地数量;在保障社会经济发展的基础上,严格控制建设用地的无序增长,削减农村居民点规模.     

锡林郭勒盟交通用地需求量预测研究

本文对锡林郭勒盟交通用地需求进行了预测研究。首先,介绍了灰色马尔可夫模型的建立,然后分析锡林郭勒盟2010年~2015年的交通用地现状,并采用灰色马尔可夫模型对锡林郭勒盟2010年~2015年交通用地需求进行分析,预测2016年~2019年交通用地量。结果表明:灰色马尔可夫模型能较好的反映未来锡林郭勒盟交通用地需求量,并能为协调当地经济发展与保护生态环境提供了科学的依据,对十三五规划期间锡林郭勒盟的交通运输建设和合理开发利用土地都具有一定的指导性作用。     

发掘国土资源潜力配置城镇建设用地研究——以安徽省肥东县为例

在对城镇建设用地需求量预测方法探讨的基础上,结合城镇存量建设用地专项调查成果,分析了城镇存量建设用地集约利用的潜力构成、面积;对肥东县城镇新增建设用地与存量潜力进行了统筹配置.其研究不仅为城镇建设用地需求量预测提供依据,而且为节约集约利用土地,科学制定新一轮土地利用总体规划修编方案提供参考.