BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用——以江苏省为例

城市建成区规模的迅速扩张是目前江苏省土地利用变化中的一个显著特点,其面积从1985年的426 km2扩大到2003年的2 200 km2,平均年增加98.56 km2。城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难。鉴于BP神经网络在非线性领域预测中的广泛应用,以江苏省为研究对象,构建一个11-3-1结构的BP神经网络预测模型,以1985～2001年和2002年的相关数据作为模型的训练和测试样本,以2003年的社会、经济数据作为网络的预测输入,对该年的建成区面积进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际面积的相对误差为3.96%,其预测精度与多元回归预测模型相比有较大改善。