【摘 要】
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为探索提高BP神经网络在建设用地规模预测中的精度,提出主成分分析（PCA）和BP神经网络相结合的建设用地规模预测模型,并利用PCA-BP模型对山西省晋城市建设用地规模进行预测.首先
【机 构】
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中国地质大学（北京）土地科学技术学院
【基金项目】
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国土资源部公益性行业科研专项(编号:201411007)
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为探索提高BP神经网络在建设用地规模预测中的精度,提出主成分分析（PCA）和BP神经网络相结合的建设用地规模预测模型,并利用PCA-BP模型对山西省晋城市建设用地规模进行预测.首先,利用Pearson相关系数法分析筛选出影响建设用地规模的主要驱动因子;其次,利用主成分分析法（PCA）消除其相关性,并达到降维的目的;最后,以PCA结果作为输入层建立建设用地规模的BP神经网络模型,并利用BP模型进行训练预测,得到最终预测值.预测结果表明,PCA-BP模型的平均绝对误差MAE、平均相对误差MRE、均方误差MSE
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