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基于深度学习的土地利用变化预测方法
1.深度学习在土地利用变化预测中的应用
深度学习技术在土地利用变化预测中发挥着重要作用。传统的土地利用变化预测方法主要依赖于统计模型和机器学习算法,如逻辑回归、决策树、随机森林等。然而,这些方法在处理高维度、复杂性和非线性关系时存在局限性。深度学习通过多层神经网络结构,能够自动提取特征并进行复杂的模式识别,为土地利用变化预测提供了新的解决方案。
1.1深度学习的优势
深度学习的优势主要体现在以下几个方面:
自动特征提取:深度学习模型能够从原始数据中自动学习和提取特征,减少了手动特征工程的工作量。
处理复杂关系:深度
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