鮑倩 胡召玲 蘇繼良 紀亞洲 楊小艷
摘要:針對當前農村居民點整理潛力評價方法效率低、易受主觀因素影響的現(xiàn)狀,提出利用反向傳播(BP)人工神經網(wǎng)絡方法對農村居民點建設用地整理潛力進行評價。以江蘇省徐州市豐縣的12個鎮(zhèn)為研究對象,在Matlab R2015b軟件平臺支持下,構建BP人工神經網(wǎng)絡預測模型,在對數(shù)據(jù)進行關聯(lián)關系分析的基礎上,測算農村居民點建設用地整理的現(xiàn)實潛力,實現(xiàn)對豐縣各鎮(zhèn)土地整理潛力集約利用的評價。結果表明:(1)豐縣農村居民點人均占地面積較大,農村居民點布局較為分散。豐縣農村居民點最終可整理面積達2 111.81 hm2,原耕地面積為64 775 hm2,耕地可增加系數(shù)達3.26%。(2)宋樓鎮(zhèn)的整理潛力最大,范樓鎮(zhèn)次之,師寨鎮(zhèn)的整理潛力最小。
關鍵詞:農村居民點整理;BP人工神經網(wǎng)絡;潛力評價;豐縣;Matlab軟件
中圖分類號: F301.2
文獻標志碼: A
文章編號:1002-1302(2020)02-0007-07
收稿日期:2018-10-18
作者簡介:鮑 倩(1993—),女,江蘇徐州人,碩士研究生,主要從事土地整理及“3S”應用方面研究。E-mail:bqianjiayou@foxmail.com。
通信作者:胡召玲,博士,教授,主要從事遙感與GIS理論及應用等方面的教學與科研。E-mail:huzhaoling@jsnu.edu.cn。
土地整理是實現(xiàn)土地資源集約利用,提高土地生產力和利用率的重要途徑[1]。隨著人口的不斷增長,我國的土地后備資源日益短缺,廣大農村的土地利用率不高且退化嚴重。據(jù)統(tǒng)計,2016年全國總人口數(shù)約138 271萬人,其中鄉(xiāng)村人口58 973萬人,占全國總人口的42.65%,人均建設用地面積282.74 m2[2]。但近年來隨著江蘇省農村人口的減少,農村居民點用地并未減少,人均農村居民點用地規(guī)模反而增大。2016年江蘇省農村居民點用地面積為289.38 m2/人,大于2010年年末的 252.19 m2/人,且遠遠高于國家150 m2/人的最高標準,這是一種不合理的現(xiàn)象[3]。我國有十幾億的人口要養(yǎng)活,而耕地最主要的作用是生產糧食作物,我國的人均耕地面積僅為0.092 hm2,遠遠低于世界平均水平。由于二胎政策的開放,未來幾年我國的人口數(shù)量仍處于不斷上升階段,耕地數(shù)量的減少對我國未來的發(fā)展勢必會帶來巨大的隱患。當前我國農村居民點土地普遍存在閑置、廢棄等浪費現(xiàn)象,利用率低下,結構不合理。對農村居民點用地進行整理不僅能豐富農村居民點整理的理論體系,還可以優(yōu)化用地布局并釋放農村建設用地潛力,是建設社會主義新農村的重要舉措,如何有效利用農村土地,促進農村土地資源的有效利用,進而實現(xiàn)農村經濟持續(xù)發(fā)展,不僅已成為目前我國農村亟需解決的問題,也是學術界關注的熱點[4-6]。
1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源
1.1 研究區(qū)概況
豐縣地處江蘇省徐州市的西北部,屬黃泛沖積平原,地勢高亢,地形平坦,土地肥沃,物產豐饒。豐縣總面積為144 970 hm2,南北長約59.2 km,東西寬約46.6 km,共有12個鎮(zhèn),總人口數(shù)為919 275人,從業(yè)人員共508 259人。2015年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)資料顯示,豐縣土地總面積為 120 293 hm2,耕地面積為64 775 hm2,占全縣土地總面積的54%。根據(jù)實際調研資料可知,豐縣居民點布局較為分散,用地面積大,同時住宅地空置和廢棄現(xiàn)象嚴重。豐縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的地理位置如圖1所示。
1.2 數(shù)據(jù)來源
以豐縣12個鎮(zhèn)為研究對象,通過文獻檢索、實地調研與專家訪談等方式,廣泛收集影響農村居民點整理潛力的因素,并分析每種因素的影響機制。根據(jù)2015年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》、豐縣政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)、豐縣農村居民點調查數(shù)據(jù)(2015年)以及2014—2015年豐縣土地利用變更資料數(shù)據(jù),獲得豐縣各個鎮(zhèn)經濟水平、財政收入、人口基數(shù)、居民點用地面積和豐縣土地利用狀況等數(shù)據(jù)。
1.3 豐縣土地利用強度分析
土地利用強度是指單位面積內的土地利用狀況,各鎮(zhèn)的土地利用強度與土地的集約利用情況有著很大的關系,土地利用強度的總體狀況可根據(jù)農村居民點用地面積占鎮(zhèn)域面積的比重、人口密度等指標來衡量。
從表1可以看出,綜合分析農村居民點規(guī)模和人均用地面積特征,豐縣的農村居民點總體上以小規(guī)模為主,從空間上看,各個鎮(zhèn)的農村居民點分布較為分散。由于社會經濟發(fā)展狀況的不同,鎮(zhèn)與鎮(zhèn)之間存在突出的地域差異,大沙河鎮(zhèn)和順河鎮(zhèn)的農村居民點用地面積所占比重相對來說較小,而常店鎮(zhèn)和王溝鎮(zhèn)相對較大。
2 研究方法
近年來,對農村居民點整理的研究主要集中在對當前農村居民點利用現(xiàn)狀剖析、 農村居民點整理潛力估算方法以及整理適宜性評價等方面。最常用的農村居民點整理潛力估算方法為數(shù)理統(tǒng)計方法,包括Logistic二元邏輯回歸模型[7-10]、模糊綜合評價法[11-12]、層次分析(AHP)法[13-14]、綜合修正與測算法[15-16]等。盡管數(shù)理統(tǒng)計方法可以較好地反映單個居民點的整理潛力,但忽略了外部因素對居民點整理潛力的影響,忽視了選取的各項指標之間的必然聯(lián)系,大大削弱了對農村居民點用地整理研究的現(xiàn)實意義。
針對數(shù)理統(tǒng)計方法存在的不足,本研究提出利用反向傳播(BP)人工神經網(wǎng)絡法進行農村居民點建設用地整理。人工神經網(wǎng)絡是一種模擬人腦數(shù)據(jù)分析機制的計算方法,也是目前最成功的分析方法之一,它能進行分布式并行信息處理,具有強大的特征提取與抽象能力,能夠整合多源信息、處理異構數(shù)據(jù)、捕捉變化動態(tài),是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值轉換的橋梁[17-18],已被用于土地整理潛力評析、未來土地利用的發(fā)展趨勢預測等方面[19-22]。BP人工神經網(wǎng)絡模型具有較強的非線性擬合能力,學習規(guī)則簡單,便于計算機實現(xiàn),是一種適應性比較廣的非參數(shù)模型。由于BP人工神經網(wǎng)絡模型內部較好的自適應過程可以彌補傳統(tǒng)方法模型存在的主觀性等弊端,因此該模型能夠解決土地整理過程中的非線性映射問題。
根據(jù)研究區(qū)農村居民點分布現(xiàn)狀,本研究在Matlab R2015b軟件平臺支持下,構建基于BP人工神經網(wǎng)絡的農村居民點人均建設用地面積預測模型,對2015年豐縣各鎮(zhèn)農村居民點建設用地面積進行評價,并估算其整理潛力。
3 農村居民點建設用地整理潛力評價模型構建
3.1 評價指標選取
在對豐縣農村居民點建設用地進行整理的過程中發(fā)現(xiàn),居民對其居住地的滿意程度直接影響他們的整理意愿,而居民的年齡、性別、人均收入、家庭人口數(shù)、受教育程度、從事職業(yè)、現(xiàn)居住地的住房面積、房屋結構以及建造時間等最終影響他們的整理意愿。
從農村居民點的自然、經濟以及社會角度出發(fā),為全面準確地評價并反映研究區(qū)的土地整理狀況,指標體系的選取本著整體性、科學性原則以及綜合性與實用性相結合原則,將影響農村居民點整理的因素主要分為農村居民點空間區(qū)位、人均建設用地面積、人均耕地面積、家庭成員人口遷移比例、人均遷出時間、土地流轉意愿等作為影響因素評價指標(表2)。
農村居民點的空間區(qū)位指研究區(qū)的地形地貌狀況,若居民點地勢平坦,土地開闊,易于耕種,用地規(guī)模大,則整理工作易開展,整理成本低;反之,若居民點地形崎嶇,多山地丘陵,且分布較為分散,用地面積小,則整理作業(yè)難以開展,整理成本高。
人作為土地資源的使用者和服務對象,對土地資源整理具有深遠的影響。居民點人口指標是影響居民點整理的重要社會要素,反映目標地勞動力的多少。農村人口遷出較多或遷出時間較長的區(qū)域,整理工作容易進行;反之,家庭成員遷出較少或者遷出時間較短、農村人口多的區(qū)域,勞動力充足,人地矛盾尖銳,開展居民點整理工作就難。
就業(yè)率變化反映一個地區(qū)就業(yè)人口與當?shù)啬隄M18歲以上總人口的百分比變化率,就業(yè)率與居民點整理呈正相關關系,當研究區(qū)的就業(yè)人口較多時,則易于開展居民點整理工作。反之,若大多數(shù)居民待在家里務農,他們大多不愿對自己的居住地或活動區(qū)域進行整理。
財政收入反映了地方基層政府的經濟實力,對農村居民點用地進行整理需要當?shù)卣慕y(tǒng)籌協(xié)調,更需要多方面的資金支持,所以基層政府的財政收入越高,進行農村居民點用地整理的能力越強,整理的資金壓力越小,農村居民點用地整理的潛力就越大。
人均收入反映研究區(qū)農民的收入水平,一般農民的人均收入越高,則證明其承受能力和投資能力就越強,就易于開展整理工作。
人均補償標準、人均新房重購成本、農戶搬遷成本,這3個與主體經濟效益密切相關的成本因素,是決定居民點用地整理開展是否順利的重要經濟因素。
人均建設用地面積根據(jù)GB 50188—1993《中華人民共和國村鎮(zhèn)規(guī)劃標準》中人均建設用地分級標準(一級:50~60 m2/人;二級:60~80 m2/人;三級:80~100 m2/人;四級:100~120 m2/人;五級:120~140 m2/人)進行分級,人均建設用地面積越大,則整理成標準后的挖掘潛力就越大[23]。
人均耕地面積與農村居民點土地整理潛力呈負相關關系。人均耕地面積越小,農民的土地整理愿望越強烈。
土地流轉意愿可反映村民對整理工作的認可度。農村居民點整理是改善農村生產、生活的有效方式,關系到農民切身利益。流轉意愿越強,對居民點整理工作的開展越有利;同理,年輕人對整理工作開展的支持率較老年人高,若農村年輕人口比例高,則整理工作可獲更多支持,工作開展阻力小。
農村居民點整理是一個耗資較大的社會工程,整理工作的正常開展,需要充分的資金支持。目標地經濟水平和財政收入指標,是衡量整理工作的經濟指標。目前,農村居民點整理仍是以政府投資為主,目標地經濟水平和財政收入是否殷實,是資金保障的關鍵。農民利益訴求依靠經濟指標得到最大滿足,若農民利益訴求得到最大滿足則可最大限度地釋放整理潛力。
3.2 BP人工神經網(wǎng)絡模型的構建
Roberto等已經證明,對任何一個在閉區(qū)間內的連續(xù)函數(shù)都可以用一個3層BP網(wǎng)絡(即含有1個隱含層)進行逼近,因此3層網(wǎng)絡結構即可完成任意n維到m維的映射[24-25],且訓練速度快,很少產生過度吻合[26]。本研究建立的BP人工神經網(wǎng)絡模型包括3層,即輸入層、隱含層、輸出層,其中輸入層包括各項指標數(shù)據(jù),隱含層包括要素權重類別判斷、指標權重策略判斷,輸出層主要包括目標輸出數(shù)據(jù)。采用多層感知器神經網(wǎng)絡智能算法,將每個影響要素看作一個神經元細胞,建立各神經元細胞之間的聯(lián)系,利用多層感知器分類自適應能力,設置激勵函數(shù),得出各要素連接權值,進而更準確地得出每項要素對居民點整理的影響權值,對理論潛力進行改正。
以各鎮(zhèn)為單位,將各鎮(zhèn)總人口數(shù)、從業(yè)人員數(shù)、人均收入、人均耕地面積等進行標準化后作為樣本數(shù)據(jù)輸入模型中,對目標鎮(zhèn)的要素權重類別進行判斷;將自然要素、社會要素、經濟要素權重指標作為輸入數(shù)據(jù),對指標權重進行策略判斷,得出各項指標元權重。根據(jù)上述分析構建的影響因子評價模型結構如圖2所示。
4 評價過程及結果分析
4.1 數(shù)據(jù)預處理
為了加快BP人工神經網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)的訓練速度,消除不同量綱對結果的影響,避免因輸入輸出數(shù)據(jù)數(shù)量級的差別較大而造成過大網(wǎng)絡預測誤差,需要將輸入和輸出的數(shù)據(jù)進行歸一化處理,將每組數(shù)據(jù)的取值范圍設為0~1,具體見表3。
4.2 訓練過程
4.2.1 訓練樣本 訓練樣本也稱專家樣本,BP人工神經網(wǎng)絡通過對樣本數(shù)據(jù)進行不斷的訓練和學習,數(shù)據(jù)在隱含層中通過函數(shù)關系不斷進行計算,自動獲取模型參數(shù)間的合理規(guī)則,樣本數(shù)據(jù)網(wǎng)絡訓練完畢后,該網(wǎng)絡的權值和閾值不需要再進行修改,只需改變輸入節(jié)點數(shù)和輸出節(jié)點數(shù),即可直接用于測試樣本的訓練,對計算結果進行反復修正,從而使網(wǎng)絡輸出的最后結果具有誤差最小、精度最高的特點。
本研究選取位于豐縣周邊蘇北地區(qū)的24個新農村建設示范鎮(zhèn)村的各指標值作為訓練樣本,從地理位置及經濟發(fā)展狀況等方面來看,這些新農村示范鎮(zhèn)村與研究區(qū)的經濟、社會、自然狀況相似,且具有農村居民點用地整理的示范性。這些鎮(zhèn)村分別為徐州市銅山區(qū)的劉集鎮(zhèn)、漢王鎮(zhèn)西沿村,睢寧縣的睢城鎮(zhèn)、高作鎮(zhèn)八里村,連云港市贛榆區(qū)的海關鎮(zhèn)小口村、羅陽鎮(zhèn),泗洪縣的上塘鎮(zhèn)、石集鄉(xiāng)石集社區(qū),沛縣的棲山鎮(zhèn)胡樓村、胡寨鎮(zhèn)草廟村,邳州市的港上鎮(zhèn)前湖村,新沂市的新安鎮(zhèn)臧圩村、馬陵山鎮(zhèn)王莊村,東??h的洪莊鎮(zhèn)連灣村,盱眙縣的盱城鎮(zhèn)宣化村,豐縣的鳳城鎮(zhèn)古豐社區(qū)、鳳城鎮(zhèn)江豐社區(qū)、首羨鎮(zhèn)王莊新村、孫樓鎮(zhèn)張梨園村、華山鎮(zhèn)徐屯村、鳳城鎮(zhèn)周廟村、師寨鎮(zhèn)古廟村、華山鎮(zhèn)嵐山新村,徐州市泉山區(qū)的奎山街道奎西社區(qū)。
4.2.2 測試樣本 將測試樣本數(shù)據(jù)進行歸一化后輸入網(wǎng)絡,將logsig函數(shù)作為輸入層到隱含層的傳遞函數(shù),將Purelin線性傳遞函數(shù)作為隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)。訓練函數(shù)為traingdx,訓練參數(shù)通過net.trainParam來設定。隱含層神經元數(shù)設為3個,網(wǎng)絡性能函數(shù)為mse,網(wǎng)絡迭代次數(shù)為5 000次,期望誤差目標為 0.000 000 1,開始訓練網(wǎng)絡。趙莊鎮(zhèn)位于主城區(qū)的西北部,棉花、特種蔬菜種植的發(fā)展速度較快,是傳統(tǒng)的農業(yè)大鎮(zhèn)。據(jù)豐縣鎮(zhèn)村布局規(guī)劃可知,趙莊鎮(zhèn)被規(guī)劃為以木業(yè)加工、漢文化旅游為特色的邊貿型城鎮(zhèn),居民點分布以及人均建設用地面積均合理,為新農村建設標準的典范。本研究以豐縣趙莊鎮(zhèn)為例,將其相關數(shù)據(jù)代入網(wǎng)絡模型對算法進行計算說明,根據(jù)網(wǎng)絡訓練測試結果可得,在對樣本進行了89次訓練后,誤差達到規(guī)定范圍。網(wǎng)絡設定的誤差范圍逼近見圖3。
通過該神經網(wǎng)絡模型訓練,可預測各個鎮(zhèn)的居民點人均建設用地面積。
4.3 整理潛力測算結果
豐縣農村居民點建設用地理論整理潛力的預測公式為
式中:Qi為該鎮(zhèn)居民點理論整理潛力,m2;Qio為該鎮(zhèn)居民點人均建設用地面積實際值,m2;Pit為該鎮(zhèn)居民點人均建設用地面積預測值,m2;S為該鎮(zhèn)人口
總數(shù),人。若理論整理潛力的預測結果為正,則說明該鎮(zhèn)的農村居民點建設用地具有整理潛力;若理論整理潛力的預測結果為負,則說明該鎮(zhèn)原來的農村居民點建設用地較為合理。根據(jù)建立的模型計算2015年豐縣各個鎮(zhèn)的居民點整理潛力,結果見表4。
由表4可知,豐縣居民點理論整理潛力總計為21 118 109.31 m2,其中宋樓鎮(zhèn)農村居民點值的預測值與實際值差異較大,其相應整理潛力最大,為 5 486 162.50 m2;范樓鎮(zhèn)整理潛力次之,理論整理潛力為3 985 406.12 m2;歡口鎮(zhèn)再次之,為 3 253 996.98 m2;師寨鎮(zhèn)整理潛力最小,為 126 354.80 m2。
4.4 整理潛力測算結果分析
首先對人口、實際人均建設用地面積、預測人均建設用地面積數(shù)據(jù)等進行歸一化處理,從圖4中可以看出,人口和預測的農村居民點人均建設用地面積呈相反變化趨勢。幾個人口相對較少的鎮(zhèn),如順河鎮(zhèn)、大沙河鎮(zhèn)等,預測的農村居民點人均建設用地面積較大,理論整理潛力與人均建設用地面積呈相關性。
5 結論
本研究通過綜合考慮研究區(qū)自然地理條件、社會經濟發(fā)展情況、土地利用狀況、土地利用規(guī)劃布局以及居民意愿等因素對農村居民點建設用地整
理的影響,采用BP人工神經網(wǎng)絡方法構建了農村居民點建設用地整理潛力預測模型,該模型不僅單純著眼于單個指標要素對居民點整理潛力的影響,更加注重要素與要素之間的相互聯(lián)系,注重從地理空間和時間上對影響要素進行分析,不受主觀因素影響。對豐縣農村居民點建設用地整理的研究結果表明:(1)豐縣農村居民點人均占地面積較大,農村居民點布局較為分散。(2)豐縣各鎮(zhèn)農村居民點最終可整理面積達2 111.81 hm2,耕地可增加系數(shù)達326%。(3)由于豐縣農村居民點規(guī)模、個數(shù)、密度等方面存在較大地域性差異,農村居民點用地形狀在不同尺度下都較為零散且較為不規(guī)則。(4)從居民點個數(shù)上來看,宋樓鎮(zhèn)的農村居民點個數(shù)最多,位于豐縣主城區(qū)西南部且距離相對較遠,居民點集約化程度低且較為分散,整理潛力最大。范樓鎮(zhèn)的居民點個數(shù)雖不及宋樓鎮(zhèn),但處于豐縣最南部,距主城區(qū)最遠,整理潛力僅次于宋樓鎮(zhèn)。(5)從各個鎮(zhèn)的規(guī)劃上看,歡口鎮(zhèn)宜被規(guī)劃為以現(xiàn)代制造業(yè)、建材、食品加工為主要功能的工業(yè)型城鎮(zhèn),其建設用地規(guī)模大,相應的耕地數(shù)量就會減少,整理潛力也較大。師寨鎮(zhèn)宜被規(guī)劃為以鹽鉀化工、鍛造工藝為主要功能的工礦型城鎮(zhèn),該鎮(zhèn)人多地少,其居民點的整理潛力較小。
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