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101.
基于模糊神经网络的土地合理储备量预测研究 总被引：8，自引：0，他引：8
将神经网络和模糊理论相结合建立模糊神经网络模型,从模糊神经网络角度并运用灰色系统理论对建设用地量进行预测,并应用于重庆市2005～2010年的建设用地量预测.计算分析结果表明,该模型具有良好的可行性和合理性,可以为确定土地合理储备量提供依据. 相似文献
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伴随着城镇化的快速推进,城乡建设用地资源日益紧张,但目前土地储备决策缺乏精准科学依据,无法有效地进行资源配置和宏观调控。针对此问题,本文深入剖析土地储备基本业务与决策环节,研究了一套面向土地储备的智能决策模型集,包括存量土地监测模型、收储成本预测模型、出让价格预测模型、储备平衡分析模型、相似地块分析模型、开发时序分析模型及病态地块识别模型,旨在将土地储备决策环节科学化、定量化和模型化,并重点为土地储备总量、效益、规模、结构、布局、时序的统筹安排提供建议。另外,该模型集具有体系化、高效灵活、智能化的特点,能够服务于储备业务全链条,满足即时决策应用需求和实现模型自主更新与进化,保证模型的时效性。最后,该模型集已经工程化应用于宁波市土地储备智能决策支持平台,实践验证了以上决策模型具有较高的准确度和实用性,表明模型集能够为土地储备的科学决策提供理论依据,有利于土地资源的集约利用和高效配置。 相似文献
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