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基于主成分分析的BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用——以北京市为例
被引量：
33
1
作者
刘柯
《地理科学进展》
CSCD
北大核心
2007年第6期129-137,共9页
城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响,传统统计方法难以准确预测城市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛的应用,尤其是BP神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信...
城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响,传统统计方法难以准确预测城市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛的应用,尤其是BP神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维,它与BP神经网络的结合主要在数据输入端,通过减少输入层神经元个数,增强网络性能,提高预测精度。本文以北京市为例,综合运用主成分分析和BP神经网络方法建立预测模型,以1986￣2003年数据为学习样本,以2004年数据为检验样本,对2005年北京市城市建成区面积进行模拟预测。预测结果表明,基于主成分分析的BP神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%,比传统BP神经网络预测精度提高1.8个百分点,网络训练收敛速度也更快,其预测精度和效率都有不同程度的改善。
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关键词
主成分分析
BP神经网络
建成区面积
预测
北京
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题名
基于主成分分析的BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用——以北京市为例
被引量：
33
1
作者
刘柯
机构
北京大学城市与环境学院北京大学景观设计学研究院
出处
《地理科学进展》
CSCD
北大核心
2007年第6期129-137,共9页
基金
国家科技攻关计划子课题(编号:2004BA516A18)
北京市国土资源局资助项目
文摘
城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响,传统统计方法难以准确预测城市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛的应用,尤其是BP神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维,它与BP神经网络的结合主要在数据输入端,通过减少输入层神经元个数,增强网络性能,提高预测精度。本文以北京市为例,综合运用主成分分析和BP神经网络方法建立预测模型,以1986￣2003年数据为学习样本,以2004年数据为检验样本,对2005年北京市城市建成区面积进行模拟预测。预测结果表明,基于主成分分析的BP神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%,比传统BP神经网络预测精度提高1.8个百分点,网络训练收敛速度也更快,其预测精度和效率都有不同程度的改善。
关键词
主成分分析
BP神经网络
建成区面积
预测
北京
Keywords
principal
component
analysis
prediction
beijing
（
pca
）
BP
neural
network
urban
built-up
area
分类号
TU984 [建筑科学—城市规划与设计]
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作者
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被引量
操作
1
基于主成分分析的BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用——以北京市为例
刘柯
《地理科学进展》
CSCD
北大核心
2007
33
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