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城市土地集约利用程度的人工神经网络判定——以深圳市为例
被引：75
作者：
常青
王仰麟
吴健生
李双成
机构：
[1] 北京大学环境学院
[2] 北京大学环境学院 北京
[3] 北京大学深圳研究生院城市人居环境科学与技术重点实验室
[4] 广东深圳
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
关键词：
土地利用;
城市土地集约利用;
人工神经网络;
深圳市;
D O I：
10.13708/j.cnki.cn11-2640.2007.04.004
中图分类号：
F293.2 [城市土地开发与利用];
F224 [经济数学方法];
学科分类号：
120405 ;
0701 ;
070104 ;
摘要：
研究目的:探索适合城市土地集约利用综合评价的非线性定量方法。研究方法:人工神经网络(ANN)模型及实证分析。研究结果:深圳市土地集约利用ANN模型评价结果显示,全市土地集约利用水平基本分4类。即集约利用-效益均衡型、集约/适度利用-效益偏好型、适度/低度利用-效益不均衡型和低度利用型。研究结论:基于ANN的城市土地集约利用评价模型,在处理不同量纲指标和减少人为主观因素上具有优势,其结果不仅能反映土地集约利用程度的区域差异,也能反映各指标对土地集约利用水平的贡献
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