| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究评述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 智慧城市研究进展 | 第12-14页 |
| 1.2.2 土地集约利用研究进展 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 论文技术路线图 | 第17页 |
| 1.4 可能的创新 | 第17-19页 |
| 2 智慧城市和城镇土地集约利用理论研究 | 第19-25页 |
| 2.1 智慧城市相关理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 智慧城市的概念和内涵 | 第19页 |
| 2.1.2 智慧城市的基本特征 | 第19-20页 |
| 2.1.3 智慧城市建设理论 | 第20-21页 |
| 2.2 城镇土地集约利用相关理论 | 第21-25页 |
| 2.2.1 城镇土地集约利用基本概念和内涵 | 第21-22页 |
| 2.2.2 区位理论 | 第22页 |
| 2.2.3 地租地价理论 | 第22-23页 |
| 2.2.4 土地报酬递减理论 | 第23-24页 |
| 2.2.5 可持续发展理论 | 第24-25页 |
| 3 土地集约利用的评价模型 | 第25-30页 |
| 3.1 传统的土地集约利用评价模型 | 第25-26页 |
| 3.2 传统土地集约利用评价模型的优缺点 | 第26-28页 |
| 3.3 BP人工神经网络理论及工具选取 | 第28-30页 |
| 3.3.1 BP人工神经网络理论 | 第28页 |
| 3.3.2 Clementine工具概述 | 第28-30页 |
| 4 武汉市智慧城市建设与土地集约利用概况 | 第30-36页 |
| 4.1 武汉城市概况 | 第30-32页 |
| 4.1.1 区位条件 | 第30-31页 |
| 4.1.2 自然资源 | 第31页 |
| 4.1.3 社会经济条件 | 第31-32页 |
| 4.2 武汉市智慧城市建设概况 | 第32页 |
| 4.3 武汉市土地集约利用概况 | 第32-36页 |
| 4.3.1 武汉市土地集约利用现状 | 第32-34页 |
| 4.3.2 武汉市土地集约利用存在的问题 | 第34-36页 |
| 5 基于BP人工神经网络模型的城市土地集约利用评价 | 第36-50页 |
| 5.1 评价范围 | 第36页 |
| 5.2 数据来源 | 第36页 |
| 5.3 评价指标选取 | 第36-39页 |
| 5.3.1 评价指标选取原则 | 第36-37页 |
| 5.3.2 评价指标 | 第37-39页 |
| 5.4 基于Clementine的BP神经网络模型的运算 | 第39-50页 |
| 5.4.1 数据准备阶段 | 第39-43页 |
| 5.4.2 BP神经网络建模 | 第43-48页 |
| 5.4.3 运用神经网络进行运算得出结果 | 第48-50页 |
| 6 实证分析的结果与建议 | 第50-57页 |
| 6.1 结果分析 | 第50-53页 |
| 6.1.1 城镇土地投入强度 | 第50-51页 |
| 6.1.2 城镇土地利用强度 | 第51页 |
| 6.1.3 城镇土地产出效益 | 第51-52页 |
| 6.1.4 智慧城市基础设施 | 第52-53页 |
| 6.2 对策和建议 | 第53-57页 |
| 6.2.1 优化产业结构,促进土地的合理配置 | 第53-54页 |
| 6.2.2 依靠智慧城市建设的驱动力来提高土地集约利用程度 | 第54页 |
| 6.2.3 进行城市土地整理,盘活城市土地存量 | 第54-55页 |
| 6.2.4 加大土地资本投入,提高城市土地的利用效率 | 第55页 |
| 6.2.5 科学规划、合理布局,促进城镇土地资源优化配置 | 第55页 |
| 6.2.6 建立城市土地集约利用的考评制度 | 第55-57页 |
| 7 结论与展望 | 第57-59页 |
| 7.1 研究结论 | 第57页 |
| 7.2 论文不足之处 | 第57-58页 |
| 7.3 未来展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录1 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
