建设用地规模预测与分析--以哈巴河县为例
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第7-8页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究进展综述 | 第8-10页 |
| ·国外研究进展 | 第8页 |
| ·国内研究进展 | 第8-10页 |
| ·研究区技术路线 | 第10-11页 |
| 第二章 研究区概况 | 第11-14页 |
| ·研究区自然概况 | 第11-12页 |
| ·研究区的位置与行政区划 | 第11-12页 |
| ·地理位置 | 第11页 |
| ·行政区划 | 第11-12页 |
| ·自然环境条件 | 第12页 |
| ·研究区社会经济概况 | 第12页 |
| ·民族,人口,劳动力 | 第12页 |
| ·经济发展 | 第12页 |
| ·建设用地 | 第12页 |
| ·建设用地与耕地存在问题 | 第12-14页 |
| 第三章 建设用地影响因素分析 | 第14-19页 |
| ·建设用地的涵义 | 第14页 |
| ·影响建设用地的因素 | 第14-19页 |
| ·经济因素 | 第15-16页 |
| ·社会因素 | 第16-17页 |
| ·其他因素 | 第17-19页 |
| 第四章 哈巴河县建设用地预测分析 | 第19-24页 |
| ·灰色系统原理 | 第19-22页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第19页 |
| ·灰色GM(1,1)预测模型构建 | 第19-21页 |
| ·GM(1,1)模型检验与评价 | 第21-22页 |
| ·GM(1,1预测模型检验 | 第21页 |
| ·GM(1,1)模型评价 | 第21-22页 |
| ·建设用地的灰色GM(1,1)模型预测 | 第22-24页 |
| ·建设用地GM(1,1)模型构建模拟 | 第22页 |
| ·建设用地GM(1,1)模型检验 | 第22-24页 |
| 第五章 多元回归模型原理 | 第24-35页 |
| ·多元回归分析法概述 | 第24页 |
| ·影响因子筛选方法 | 第24页 |
| ·模型检验与分析 | 第24-26页 |
| ·模型优化与评价 | 第26页 |
| ·多元线性回归模型预测 | 第26-35页 |
| ·选取建设用地影响因素 | 第26-28页 |
| ·建立多元回归方程模型 | 第28页 |
| ·多元回归方程模型检验 | 第28-30页 |
| ·多元回归方程模型修正优化 | 第30-33页 |
| ·多元线性回归模型应用预 | 第33-35页 |
| 第六章 神经网络预测模型 | 第35-45页 |
| ·BP神经网络预测模型 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络的主要功能 | 第36页 |
| ·BP网络的局限性 | 第36-37页 |
| ·BP神经网络模型构建 | 第37-41页 |
| ·网络模型结构的选择 | 第37页 |
| ·模型结构设计 | 第37-39页 |
| ·网络学习算法选择 | 第39页 |
| ·BP神经网络模型模拟 | 第39-41页 |
| ·BP神经网络模型模拟结果与对比 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络模型模拟结果验证 | 第42页 |
| ·BP组合模型预测及结果分析评价 | 第42-45页 |
| ·灰色模型预测建设用地 | 第42页 |
| ·多元线性回归模型预测建设用地 | 第42-43页 |
| ·组合模型预测 | 第43-45页 |
| 第七章 主要研究结论和展望 | 第45-47页 |
| ·主要研究结论 | 第45-46页 |
| ·创新点 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 在读期间参与的项目和发表论文清单 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
