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为建立“突变”增长条件下建设用地需求预测模型以利于区域土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的
定期修编,本文提出了基于主元分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络模型相结合的建设用地需求预测方法.首
先,利用灰色关联分析筛选出主要驱动因子作为输入数据;然后,利用主元分析消除其相关性,并达到降维目的;
最后,以PCA结果为输入建立建设用地需求的RBF神经网络预测模型.实例研究表明,建设用地需求PCA-RBF
神经网络预测模型具有较好的预测效果,平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)、平均相对误差(MRE)、分
年度残差和突变点残差都较常规的多元线性回归(MLR)模型更小,更适宜在复杂非线性条件下应用. 相似文献
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从意大利文艺复兴时期背景下,分析了别墅园林应用中水技巧的构建成因;通过分析当时经典园林案例,提炼水景的构成方式、表现形式以及营造技巧,并归纳整理与总结。 相似文献
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运用生命周期评价理论,对成都平原典型秸秆循环利用模式的环境影响进行评估,探讨了不同农田生产模式的资源消耗与环境影响特征。结果表明:"稻–(菌废料)–麦"模式(FR模式)的温室气体排放总CO2当量为1.44×107 g CO2-eq,为3种模式中最小值,而"稻–(秸秆)–麦"模式(CFS模式)排放量最高;与传统农田生产模式(CF模式)比较,CFS和FR两种秸秆循环利用模式的环境酸化潜力,分别由6.44×104 g SO2-eq降至3.10×104 g SO2-eq和1.21×104 g SO2-eq,分别下降了51.85%和81.21%;CFS和FR模式的水体富营养化潜力相比CF模式,分别降低了24.21%和52.28%。从CF、CFS到FR模式,土壤毒性潜力逐渐下降,但3种模式中土壤重金属的残留比例仍然较高。3种秸秆循环利用模式的农作系统是造成潜在气候变暖、环境酸化、富营养化和土壤毒性的主要环节。由此,"稻–(菌废料)–麦"模式有利于节能减排,缓解全球气候变暖,降低环境影响潜力。 相似文献
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