【摘 要】
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在全球环境变化研究中，土地利用/覆被变化(LUCC)越来越被认为是一个关键而迫切的研究课题，其中模拟和预测土地利用变化是区域分析和评价LUCC的核心部分。本文根据研究区域的实
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在全球环境变化研究中，土地利用/覆被变化(LUCC)越来越被认为是一个关键而迫切的研究课题，其中模拟和预测土地利用变化是区域分析和评价LUCC的核心部分。本文根据研究区域的实际情况，提出用人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)来模拟和预测土地利用变化。ANN是一种分布式人工智能系统，它能够处理复杂的非线性问题。构造ANN是本文研究的重点，它们主要包括输入变量的预处理方法的选择、隐藏层神经元数目的确定、如何初始化网络的自由参数和学习样本的选择方法。本文在比较分析了有关ANN设计的方法的基础上，通过反复试验构造了模拟土地利用变化的ANN模型。
本文用构造的ANN模拟和预测了泰安市泰山区和岱岳区的土地利用变化，取得了较好的效果。首先，用ERDAS处理了两期研究区域遥感数据，分别把它们作为当年的土地利用(1987，2002)。然后，利用GIS空间分析的方法，获得了研究区域内引起土地利用变化的空间变量，作为人工神经网络的输入变量。最后，以1987年土地利用作为初始状态，模拟了2002年的土地利用，对比模拟的土地利用和实际的土地利用的差别，获得对比结果的混淆矩阵，其总体模拟精度达到了75％。
论文最后总结了人工神经网络模型在预测土地利用变化问题上的特点和不足，以及ANN和GIS结合方法。
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