县域建设用地需求量预测研究--以河南省伊川县为例
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 1. 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究进展综述 | 第11-15页 |
| ·国外研究进展 | 第11-12页 |
| ·国内研究进展 | 第12-15页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究的技术路线 | 第16-17页 |
| 2. 建设用地涵义及影响因素分析 | 第17-22页 |
| ·建设用地的涵义 | 第17页 |
| ·影响建设用地的因素 | 第17-22页 |
| ·经济因素 | 第17-19页 |
| ·社会因素 | 第19-21页 |
| ·其他因素 | 第21-22页 |
| 3. 建设用地需求量预测的理论方法 | 第22-54页 |
| ·建设用地需求量预测的理论 | 第22-26页 |
| ·可持续发展理论 | 第22-23页 |
| ·人地协调理论 | 第23-24页 |
| ·系统理论 | 第24-25页 |
| ·供需平衡理论 | 第25-26页 |
| ·建设用地预测原则 | 第26-28页 |
| ·建设用地需求预测方法 | 第28-36页 |
| ·定额指标法 | 第28页 |
| ·定性预测法 | 第28-29页 |
| ·定量预测法 | 第29-32页 |
| ·综合预测法 | 第32-33页 |
| ·组合预测的相关方法 | 第33-36页 |
| ·预测的程序及软件工具介绍 | 第36-39页 |
| ·预测的程序 | 第36-38页 |
| ·预测软件应用情况 | 第38-39页 |
| ·多元回归模型原理 | 第39-43页 |
| ·多元回归分析法概述 | 第39页 |
| ·影响因子筛选方法 | 第39-40页 |
| ·模型检验与分析 | 第40-42页 |
| ·模型优化与评价 | 第42-43页 |
| ·灰色系统原理 | 第43-47页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第43-44页 |
| ·GM(1，1)模型构建 | 第44-45页 |
| ·GM(1，1)模型检验与评价 | 第45-47页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第47-54页 |
| ·BP 神经网络理论概述 | 第47-48页 |
| ·BP 网络结构 | 第48-49页 |
| ·BP 网络学习规则 | 第49-51页 |
| ·BP 网络设计 | 第51-53页 |
| ·BP 网络的特点及改进 | 第53-54页 |
| 4 实证分析部分以伊川县为例 | 第54-80页 |
| ·伊川县概况 | 第54-57页 |
| ·自然条件情况 | 第54-55页 |
| ·社会经济情况 | 第55页 |
| ·建设用地利用现状 | 第55-56页 |
| ·建设用地利用中存在的问题 | 第56-57页 |
| ·GM(1,1)模型预测 | 第57-58页 |
| ·GM(1,1)模型构建模拟 | 第57-58页 |
| ·GM(1,1)模型检验 | 第58页 |
| ·多元线性回归模型预测 | 第58-70页 |
| ·选取建设用地影响因素 | 第58-61页 |
| ·建立多元回归方程模型 | 第61-62页 |
| ·多元回归方程模型检验 | 第62-64页 |
| ·多元回归方程模型修正优化 | 第64-69页 |
| ·多元线性回归模型应用预测 | 第69-70页 |
| ·BP 神经网络预测模型 | 第70-77页 |
| ·BP 神经网络模型构建 | 第70页 |
| ·BP 神经网络建设用地预测模型设计 | 第70-74页 |
| ·BP 神经网络模型模拟 | 第74-75页 |
| ·BP 神经网络模型模拟结果与对比 | 第75-77页 |
| ·BP 神经网络模型模拟结果验证 | 第77页 |
| ·BP 组合模型预测及结果分析评价 | 第77-80页 |
| ·灰色模型预测建设用地 | 第77-78页 |
| ·多元线性回归模型预测建设用地 | 第78-79页 |
| ·组合模型预测 | 第79页 |
| ·组合模型预测结果分析与评价 | 第79-80页 |
| 5. 主要研究结论和展望 | 第80-83页 |
| ·主要研究结论 | 第80-81页 |
| ·创新点 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加项目情况 | 第88页 |
