| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及目的和意义 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-14页 |
| ·国外研究进展 | 第11-12页 |
| ·国内研究进展 | 第12-14页 |
| ·研究内容及研究设计 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·研究方法 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| 2 研究理论与预测方法 | 第16-30页 |
| ·基本概念 | 第16页 |
| ·土地利用总体规划 | 第16页 |
| ·建设用地需求量预测 | 第16页 |
| ·建设用地需求预测的基本理论 | 第16-21页 |
| ·土地需求理论 | 第16-18页 |
| ·土地稀缺理论 | 第18-19页 |
| ·可持续发展理论 | 第19-20页 |
| ·系统工程理论 | 第20-21页 |
| ·建设用地需求量预测的基本原则 | 第21-22页 |
| ·建设用地需求量预测方法 | 第22-30页 |
| 3 建设用地需求量预测模型构建 | 第30-43页 |
| ·建设用地需求量影响因素分析 | 第30-32页 |
| ·影响因素的选取原则 | 第30页 |
| ·选取影响因素 | 第30-32页 |
| ·筛选影响因素 | 第32页 |
| ·多元线性回归预测模型 | 第32-34页 |
| ·多元线性回归模型的拟合 | 第32-33页 |
| ·模型检验 | 第33-34页 |
| ·模型修正与预测 | 第34页 |
| ·GM(1,1)灰色预测模型 | 第34-36页 |
| ·数据处理 | 第35页 |
| ·模型建立 | 第35-36页 |
| ·模型检验 | 第36页 |
| ·BP 人工神经网络模型 | 第36-43页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络理论基础 | 第37-40页 |
| ·BP 神经网络模型的建立 | 第40-41页 |
| ·BP 神经网络MATLAB 实现 | 第41-43页 |
| 4 实证研究—以克拉玛依市为例 | 第43-68页 |
| ·研究区概况 | 第43-45页 |
| ·地理区位与自然条件 | 第43-44页 |
| ·社会经济发展状况 | 第44-45页 |
| ·研究区建设用地特征分析 | 第45-46页 |
| ·建设用地利用现状 | 第45-46页 |
| ·建设用地变化分析 | 第46页 |
| ·影响研究区建设用地需求的相关因素分析 | 第46-51页 |
| ·相关分析 | 第46-47页 |
| ·选取影响因子 | 第47-51页 |
| ·研究区建设用地需求量预测 | 第51-68页 |
| ·基于多元回归模型的建设用地需求量预测研究 | 第51-56页 |
| ·基于GM(1,1)灰色模型的建设用地需求量预测研究 | 第56-58页 |
| ·基于BP 神经网络模型的建设用地需求量的预测研究 | 第58-65页 |
| ·各模型预测的对比分析 | 第65-68页 |
| 5 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 研究生阶段科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |