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基于神经网络和灰色系统的兰州市区住宅用地需求预测
被引量：
1
1
作者
汪建航
秦学敏
陈英
《甘肃农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期115-118,123,共5页
结合神经网络模型和灰色预测模型,以兰州市为研究对象,通过1998-2007年的数据预测了2010-2015年的兰州市住宅用地的需求量,结果表明:2015年兰州市区的住宅用地下限为2887.048万m2,上限为3432.962万m2,比2010年的住宅用地将上涨11%.
关键词
住宅用地需求
神经网络
灰色系统
兰州市区
下载PDF
职称材料
城市土地需求分析
被引量：
10
2
作者
丁成日
《国外城市规划》
2005年第4期19-25,共7页
本文介绍城市土地需求预测的分析技术。城市土地需求预测的一般逻辑是:(1)首先根据城市功能预测住宅、工业和商业、公共空间所需的城市建筑空间需求;(2)根据市场或城市规划以及城市发展政策,确定城市发展强度;(3)最后确定土地发展参数...
本文介绍城市土地需求预测的分析技术。城市土地需求预测的一般逻辑是:(1)首先根据城市功能预测住宅、工业和商业、公共空间所需的城市建筑空间需求;(2)根据市场或城市规划以及城市发展政策,确定城市发展强度;(3)最后确定土地发展参数。本文介绍的比例参数和线性外推方法简单、成本低,对数据要求不高,因此对中小城市或地区,特别是发展稳定的地区,是一个相对比较可行并且可靠的方法。
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关键词
城市土地
公共空间
城市规划
土地需求
土地开发
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职称材料
基于神经网络和灰色系统的住宅用地需求预测研究
被引量：
7
3
作者
黄晓峰
施建刚
陈英存
《湖南理工学院学报（自然科学版）》
CAS
2006年第3期11-15,18,共6页
科学的住宅用地需求预测是政府管理和调控城市土地市场的前提条件之一。将神经网络和灰色系统引入到住宅用地需求预测中,克服了回归分析法的一些缺点,并对2006-2010年上海市松江区住宅用地需求量进行了预测。
关键词
住宅用地需求预测
神经网络模型
灰色系统
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职称材料
产业发展与城市土地利用关系研究——利用有约束条件的似乎不相关回归模型分析
4
作者
丁成日
牛毅
+1 位作者
何莲娜
李智
《城市观察》
2016年第2期76-87,共12页
城市经济发展需要建筑空间作支撑,不同的经济活动有不同的建筑空间要求,而不同土地利用类型有不同的建筑容积率,因此为城市经济发展供给城市土地就比较复杂。产业与城市土地之间数量关系是实现经济规划与城市规划融合、经济规划"...
城市经济发展需要建筑空间作支撑,不同的经济活动有不同的建筑空间要求,而不同土地利用类型有不同的建筑容积率,因此为城市经济发展供给城市土地就比较复杂。产业与城市土地之间数量关系是实现经济规划与城市规划融合、经济规划"空间落地"的一个重要技术关键。本文利用有约束的似乎不相关模型分析经济产业与城市土地之间的关系,通过北京实证估算,该方法推算的结果比较符合实际。我们认为该方法可以广泛地应用到其它城市,在直接数据缺失的情况下,这个非调查方法的实用价值不可低估。
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关键词
经济产业
城市土地利用
非住宅用地需求
似乎不相关回归模型
约束条件
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职称材料
题名
基于神经网络和灰色系统的兰州市区住宅用地需求预测
被引量：
1
1
作者
汪建航
秦学敏
陈英
机构
甘肃农业大学资源与环境学院
出处
《甘肃农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期115-118,123,共5页
基金
甘肃高校青年教师基金项目(0712-02)
文摘
结合神经网络模型和灰色预测模型,以兰州市为研究对象,通过1998-2007年的数据预测了2010-2015年的兰州市住宅用地的需求量,结果表明:2015年兰州市区的住宅用地下限为2887.048万m2,上限为3432.962万m2,比2010年的住宅用地将上涨11%.
关键词
住宅用地需求
神经网络
灰色系统
兰州市区
Keywords
residential
land
demand
for
neural
network
model
gray
system
model
Lanzhou
City
分类号
F301.23 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
城市土地需求分析
被引量：
10
2
作者
丁成日
机构
美国马里兰大学城市研究与规划系
美国林肯土地政策研究院中国部主任
出处
《国外城市规划》
2005年第4期19-25,共7页
文摘
本文介绍城市土地需求预测的分析技术。城市土地需求预测的一般逻辑是:(1)首先根据城市功能预测住宅、工业和商业、公共空间所需的城市建筑空间需求;(2)根据市场或城市规划以及城市发展政策,确定城市发展强度;(3)最后确定土地发展参数。本文介绍的比例参数和线性外推方法简单、成本低,对数据要求不高,因此对中小城市或地区,特别是发展稳定的地区,是一个相对比较可行并且可靠的方法。
关键词
城市土地
公共空间
城市规划
土地需求
土地开发
Keywords
land
demand
residential
land
demand
Forecasting
Industrial
and
Commercial
land
demand
Forecasting
分类号
F293.2 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于神经网络和灰色系统的住宅用地需求预测研究
被引量：
7
3
作者
黄晓峰
施建刚
陈英存
机构
同济大学经济与管理学院
出处
《湖南理工学院学报（自然科学版）》
CAS
2006年第3期11-15,18,共6页
文摘
科学的住宅用地需求预测是政府管理和调控城市土地市场的前提条件之一。将神经网络和灰色系统引入到住宅用地需求预测中,克服了回归分析法的一些缺点,并对2006-2010年上海市松江区住宅用地需求量进行了预测。
关键词
住宅用地需求预测
神经网络模型
灰色系统
Keywords
residential
land
demand
prediction
Nerve
Network
Model
Gray
System
分类号
O241.3 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
产业发展与城市土地利用关系研究——利用有约束条件的似乎不相关回归模型分析
4
作者
丁成日
牛毅
何莲娜
李智
机构
马里兰大学城市理性增长国家研究中心
首都经济贸易大学国际经济管理学院
北京市城市规划设计研究院
马里兰大学城市研究与规划系
出处
《城市观察》
2016年第2期76-87,共12页
文摘
城市经济发展需要建筑空间作支撑,不同的经济活动有不同的建筑空间要求,而不同土地利用类型有不同的建筑容积率,因此为城市经济发展供给城市土地就比较复杂。产业与城市土地之间数量关系是实现经济规划与城市规划融合、经济规划"空间落地"的一个重要技术关键。本文利用有约束的似乎不相关模型分析经济产业与城市土地之间的关系,通过北京实证估算,该方法推算的结果比较符合实际。我们认为该方法可以广泛地应用到其它城市,在直接数据缺失的情况下,这个非调查方法的实用价值不可低估。
关键词
经济产业
城市土地利用
非住宅用地需求
似乎不相关回归模型
约束条件
Keywords
economic
sectors
urban
land
uses
non-
residential
land
demand
seemingly
unrelated
regression
constraints
分类号
F293.2 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络和灰色系统的兰州市区住宅用地需求预测
汪建航
秦学敏
陈英
《甘肃农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
下载PDF
职称材料
2
城市土地需求分析
丁成日
《国外城市规划》
2005
10
下载PDF
职称材料
3
基于神经网络和灰色系统的住宅用地需求预测研究
黄晓峰
施建刚
陈英存
《湖南理工学院学报（自然科学版）》
CAS
2006
7
下载PDF
职称材料
4
产业发展与城市土地利用关系研究——利用有约束条件的似乎不相关回归模型分析
丁成日
牛毅
何莲娜
李智
《城市观察》
2016
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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