Evaluation of Intensive Urban Land Use Based on an Artificial Neural Network Model： A Case Study of

• 作 者: QIAO Weifeng GAO Junbo LIU Yan
• 机 构: InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,SchoolofGeographyScience,JiangsuCenterforCo
• 出 处: 中国地理科学：英文版
• 发表日期: 2017年5期
• 关键词: 人工神经网络模型 城市土地利用 土地集约利用 利用评价 南京市 中国 土地利用强度 多因素综合评价 urban land intensive use fun
• 基金项目: Foundation item： Under the auspices of Special Financial Grant and General Financial Grant from the China Postdoctoral ScienceFoundation （No. 2015T80127, 2014M561040）, National Natural Science Foundat

在这份报纸，人工的神经网络(ANN ) 模型被用来在南京城市里评估集中的城市的陆地使用的度，中国。ANN 模型的构造和申请考虑了城市的陆地使用的全面、空间、复杂的性质。通过样品区域的集中的陆地使用的度的初步的计算，代表性的样品区域选择并且用背繁殖训练的神经网络模型，每个评估单位的集中的陆地使用水平最后在学习区域被决定。当时，结果证明方法罐头有效地改正模型本身的限制和理想的价值和重量的决心引起的错误 multifactor 全面评估独自被使用。ANN 模型能使评估结果更客观、实际。评估结果从到圆周的城市的区