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为了实现区域可持续发展和土地资源的可持续利用，必须加强土地资源管理。加强土地资源管理的根本就是要做好土地利用规划，因而对土地利用规划的要求越来越高，传统规划模型方法局限于强调规划要素之间的线性的或确定型的关系，是一种基于推理式的、一步一步式的方法论，很难适应复杂的规划过程的要求，难于满足土地利用规划动态性与弹性的需求，表明传统规划模型方法存在一定的缺陷与不足，亟待寻求一种新的解决方法。本研究在仔细进行土地利用系统分析的基础上，综合运用人工神经网络方法和多目标模糊优选动态规划理论建立了土地利用动态规划模型，并以卢龙县为例进行实证研究，取得了较好的结果。本研究主要有以下结论：(1)通过对土地利用规划模型方法的分析，现有的土地利用规划模型在解决土地利用规划的弹性和动态问题上存在缺陷，因此，适时引入了人工神经网络模型方法，建立了基于人工神经网络土地利用动态规划模型，有利于土地利用规划研究方法的进一步创新与完善。(2)在对卢龙县土地利用现状分析的基础上，构建了3个时间序列；确定了土地利用结构优化ANN模型的相关参数及网络的结构；完成了学习样本的构建和网络训练，通过调控参数的浮动及网络仿真得到了9套规划方案，实现土地利用弹性规划的要求。(3)对卢龙县规划期内3个时间序列的土地利用规划方案集进行多目标模糊优选动态规划，最后确定了卢龙县土地利用规划的最优决策序列为2010年为经济社会发展中等型方案、2015年为社会经济发展较低型方案、2020年为经济发展中等型方案，避免了人为主观性，体现了动态规划的要求，为土地利用长期最优方案的选定提供了有力保障。(4)根据卢龙县动态规划结果，规划期内耕地由2004年的40477．92hm~2减少为2020年的39463．18 hm~2；园地由2004年的8929．47hm~2增加到2020年的10342．92hm~2；林地由2004年的10251．25hm~2增加到2020年的13081．06hm~2；建设用地由2004年的11051．44hm~2增加到2020年的17130．48hm~2；未利用地由2004年的24908．67hm~2增加到2020年的15601．10hm~2。各类用地变化能够反映在规划期内卢龙县社会经济发展对土地需求的变化。