村布局规划分类体系的构建和应用

本文以重庆市区县村布局规划为实践,探索构建村布局规划分类体系,从区位条件、自然禀赋、经济社会、历史人文4个本底和生态保护、地质安全2个底线对区县域内所有行政村进行分析,快速准确获取各村主要特征,并进行意见征求、修正,最终得出各行政村分类,分类型、分重点推进乡村振兴工作。

基于BP神经网络的山地村分类方法研究——以重庆市巫溪县为例

《国家乡村振兴战略规划(2018-2022年)》明确提出,按照集聚提升、融入城镇、特色保护、搬迁撤并分类推进乡村发展。我国幅员辽阔,村数量庞大,传统的分类方法效率较低,且受人为因素干扰较大,随意性较强。本文以重庆市巫溪县村布局规划为例,从生态本底、土地承载、交通条件、自然灾害、经济人口、历史人文6个方面,选取13个学习指标(输入量)与2个筛选指标构成巫溪县村分类的指标体系,将巫溪县289个行政村依照不同比例分为训练样本和测试样本,通过BP神经网络的机器学习方法进行村分类,并对各类型村发展优先级测度进行计算。结果表明,BP神经网络对村类型的划分有较高的准确率(分类准确率为98.6%),并对不同类型村的发展提出时序性的指导,有效提高了村分类的效率和规划的科学性。