基于BP人工神经网络算法的临沂市土地利用集约状况探析.doc

基于BP人工神经网络算法的临沂市Rumelhart、McCelland为首的小组提出了著名的误差反向传播算法（Back Propagation，BP）是目前应用最广泛的神经网络模型之一BP网络是由输入层、隐含层和输出层三部分组成的。 目前 BP神经网络模型可以用于分类、聚类、预测等，在国土业务中主要用它来进行遥感地类图斑分类、土地集约度测算等，本文通过MATLAB7.05软件平台，利用BP人工神经网络算法，对一定量的历史数据进行训练，使程序可以学到数据中隐含的知识，从而达到集约度测算和数据预测功能。 数据处理测算步骤如下： （1）整理出临沂市各县区2009-2012年度十一个指标的数据，对这些数据进行归一化处理，即把所有数据划归于[0,1]范围内。变换公式为xi=(xi-xmin)/(xmax-xmin)，xi是归一化后数据，xi为有量纲的实际指标数据，xmin为指标组内最小数据，xmax为指标组内最大数据。 （2）以2012年各指标归一化数值为研究对象，以临沂市、兰山区、罗庄区、兰陵县（原苍山县）、蒙阴县土地集约度分别为0.45、0.75、0.6、0.3、0.2为样本，采用输入层11个节点，隐含层11个节点，输出层1个节点为经验层数进行集约度测算。6 （3）利用2009-2012年所有指标归一化数据预测2013和2014年各指标归一化数据，再对2009-2014所有归一化数据进行土地利用集约度测算。 4 结论 4.1 集约度测算结果与分析 集约度测算结果如表二： 表二：2009-2014年临沂市及各县区土地集约度测算结果（其中2013年与2014年结果为预测结果） 市、县、区 2009年度土地利用集约度 2010年度土地利用集约度 2011年度土地利用集约度 2012年度土地利用集约度 2013年度土地利用集约度 2014年度土地利用集约度 临沂市 0.3349 0.3644 0.387 0.4471 0.5865 0.6389 兰山区 0.8181 0.7540 0.7945 0.7499 0.8706 0.8546 罗庄区 0.4975 0.4266 0.5451 0.6004 0.6515 0.6375 河东区 0.2261 0.3155 0.2267 0.2684 0.4015 0.5880 沂南县 0.2551 0.2829 0.3369 0.4116 0.4309 0.5331 郯城县 0.314 0.2635 0.2843 0.3206 0.3575 0.4562 沂水县 0.2078 0.3201 0.3408 0.3754 0.4176 0.5017 兰陵县 0.3968 0.4267 0.2845 0.383 0.4792 0.4215 费县 0.1973 0.1987 0.1882 0.2798 0.3607 0.3730 平邑县 0.2491 0.2447 0.2914 0.3567 0.3522 0.4002 莒南县 0.2624 0.2898 0.3087 0.3747 0.4208 0.4863 蒙阴县 0.1823 0.2035 0.2079 0.1996 0.2422 0.2957 临沭县 0.1809 0.2034 0.2058 0.2596 0.2936 0.4033 注：本文所述各县区数据不包括高新技术产业开发区、经济技术开发区和临港经济开发区。 目前，有关集约度测算的期刊论文总的来讲分为粗放利用、中度集约和高度集约三类，也有分为四类，再加上一个过度集约，本文将集约度定量分段如下：（0,0.4）为粗放利用，[0.4,0.7)为中度集约，[0.7,0.9]为高度集约，（0.9,1）为过度集约。通过表二数据可分析如下： （1）临沂市土地利用集约度值总体呈逐年增加趋势。市平均水平从0.3349到预测的2014年度0.6389，说明临沂市平均土地利用集约度水平逐步从粗放利用发展到中度集约。 （2）兰山区土地利用集约度水平一直为高度集约，罗庄区一直为中度集约，稳中有进。预计到2014年底，大部分县区在中度集约或以上，仅有费县、蒙阴二县为粗放利用。 4.2 单位建设用地生产总值反归一化 本文所利用的数据都是实际数据归一化后再测算的，预测的结果也是归一化数据，拿其中一个指标（单位建设用地生产总值）来进行反归一化，考察测算精度。 2013、2014年十一个指标数据是根据2009-2012年数据归一化后利用BP人工神经网络算法预测出来的数据，把预测的2013-2014年单位建设用地生产总值归一化数据反归一化后得出的具体数据如表三： 表三：临沂市2009-2014年单位建设用地面积生产总值（其中2013、2014年数据是预测值） 市、县、区 2009 2010 2011