基于AOA-LSSVM模型的枢纽城市物流需求量预测

传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则化参数(γ)和核参数(σ)进行迭代寻优,以减少参数选择的盲目性;构建AOA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的智能预测模型AOA-LSSVM,经过验证该模型可以提高预测精度。运用AOA-LSSVM模型对西部陆海新通道的重要枢纽城市——重庆、成都、贵阳和南宁的物流需求进行实证分析,结果表明:该模型与LSSVM模型相比取得较高的预测精度,其均方根误差、平均绝对误差、以及异方差调整的均方根误差、异方差调整的平均绝对误差分别降低了1946.4,1206.1,0.0284,0.0397。

基于灰色系统模型的县域使用林地影响因素分析及需求预测

为分析县域尺度上使用林地的影响因素,基于灰色系统模型选取宁洱县“十三五”期间林地管理及社会经济数据,研究林地资源供需关系及影响因素。结果表明,林地需求与县域GDP、人口密度、空闲地面积、建成区面积的关联度均大于0.6,说明这4个指标对林地需求产生了显著影响。通过预测和拟合计算得到后验差比值为0.2423,结果具有一定可信性,可为林地管理提供参考。

城乡用地需求预测及优化配置研究

为了预测并优化城乡用地需求量,确保土地资源的合理利用与区域可持续发展,文章依托具体案例,构建了灰色-马尔可夫链模型,采用多目标决策分析方法,结合人口增长、经济发展需求和生态保护等因素,系统分析城乡用地需求。研究结果表明,通过模型预测的用地需求量与实际发展趋势高度吻合,信息熵原理的应用进一步验证了预测结果的可靠性。基于预测结果,提出了用地类型划分、区域分配、空间配置优化等策略,包括促进城市内部空间集约化发展、构建生态网络、推广多功能土地利用等,为城乡用地规划提供了科学依据,对促进区域可持续发展具有重要意义。

大型机场陆侧交通一体化规划的需求预测研究

陆侧交通需求预测是机场枢纽规划的重要内容。其以交通规划理论为基础,对交通生成预测的时空分布等关键特征参数进行分析,研究交通出行方式的划分方法及影响因素,并生成交通需求预测结果,为航空枢纽的一体化规划建设提供理论依据。现以太原武宿国际机场三期改扩建工程为案例,展开阐述,以期为类似项目的规划提供参考和借鉴。

基于土地利用形态的交通生成预测理论方法研究

从土地利用形态与城市交通的密切关系入手,研究交通生成预测关于土地利用形态的模型。以士地利用规模、性质和强度作为影响交通生成的主要因素,通过回归分析各类用地的单位面积出行吸引权重,引入“容积率”的概念,建立基于土地利用形态的交通生成预测模型。给出应用实例,验证了该方法的可行性和可靠性。

基于新陈代谢BP神经网络在耕地保有量预测中的应用

耕地是保障粮食供给的关键,耕地保有量的预测对国民经济的稳定健康发展意义重大.在总结已有预测方法并指出不足的前提下,提出了基于新陈代谢BP神经网络的预测方法,其基本思想如下:首先,对输入输出数据做预处理,可提高网络训练的速率和准确性;然后,根据实际问题的特点,有针对性的设置网络参数.最后,利用新陈代谢思想不断更新训练网络,直到满足要求为止.该文给出了方法的实现步骤,并以实例验证了方法的可行性和科学性,取得了很好的效果.

建设用地需求预测的理论与方法——以江苏省为例

研究目的:探寻适合中国土地管理实际需求的建设用地需求预测的理论与方法。研究方法:在理论分析基础上将建设用地需求预测概念以及三种可能适用于需求预测的土地经济理论数学化、模型化,并进行实证研究。研究结果:研究发现“十一五”期间江苏省建设用地需求与管理压力进一步增大,但适当的土地政策可以避免3-5万hm2的过度性土地损失。研究结论:加快先进分析方法与工具的创新与应用,提升中国土地资源规划管理的水平。

城市化进程中城市土地需求预测研究

在对城市化进程中影响城市土地需求的指标进行系统分析的基础上,将BP神经网络模型引入城市土地需求预测,构建基于BP神经网络的城市土地需求预测模型,并以西安市为例,对其土地需求量进行预测.结果表明,随着城市化进程的发展,西安城市土地需求量年平均以7.53%的速度递增,2007—2011年共需土地14077 hm2.该研究能够为城市土地需求预测提供新的方法.

中国区域土地利用需求量预测方法研究进展

研究目的:对1990年以来,我国土地利用需求量预测方法研究的论文进行了检索与分类统计,以预测方法的发展趋势为主线进行回顾分析。研究方法:文献法与比较分析法。研究结果:自1990年以来,我国土地利用需求量预测方法研究逐步深入,其中,灰色预测、马尔可夫链预测方法应用最多,分别占检索论文总数的24.2%和27.4%,研究论文分布在几十种期刊上,论文作者比较分散;在市、县级区域空间尺度上研究较多。研究结论:我国土地利用需求量预测方法主要应用在耕地需求量预测、建设用地量预测、土地利用结构预测等方面,基于RS和G IS技术的数据获取方法得到应用。

贵州省仁怀市城乡建设用地需求预测

为了给喀斯特地区工业化城镇化下的土地资源优化配置机制与高效利用、区域经济与生态环境可持续协调发展提供科学依据,贵州省仁怀市土地利用现状图及属性数据,通过对建设用地驱动力因子的定量筛选,依据多元回归方法对各类建设用地的需求进行预测。结果表明:仁怀市建设用地需求呈逐年增长趋势,用地量呈不断上升的趋势,而建设用地实际需求与控制指标之间的矛盾日益加剧,未能满足仁怀市社会经济发展对土地的需求。因此,合理的建设用地需求预测,能优化土地利用模式,集约节约利用土地,有效提高土地利用效率,促进仁怀市城市化、工业化及区域社会经济的协调发展。

基于用地和交通特征的停车需求预测模型

为了解决城市停车难问题,对停车需求进行合理预测,考虑目前日益紧张的土地资源和快速增长的交通流量,分析了用地与交通影响预测模型建立的基本原理,采用用地特征函数描述了土地使用性质与停车生成率之间的关系,采用交通影响函数分析了路网流量增长率和停车率对停车需求的影响,在此基础上建立了停车需求预测模型。利用开发的软件系统,根据典型区域的土地资源规划和道路交通调查数据,进行了城市停车需求预测。预测结果表明:随着时间的变化,在各种因素影响下,停车需求近5 a增长较缓慢,而在随后的5 a中停车需求快速增长,且日停车需求量的增长速度明显高于高峰小时的增长速度。

长株潭城市群土地供需预测及格局分析

本文运用GM模型对长株潭城市群土地需求量进行预测,基于遥感影像资料等,分析了该区可用于建设的土地潜在供应量,并在此基础上对区域土地供需协调发展格局进行了探讨。通过分析发现长沙、株洲、湘潭三市市区土地潜在供给能力较周边市县低,城市建设相对饱和,土地利用程度较高;区域发展的未来方向需根据土地供给条件适时进行调整,区域发展空间方向应由市区向周边市县扩张的发展格局转变,用推拉力带动周边县市的经济发展及城市建设扩张。

云南省耕地需求量预测研究

耕地保护关系到粮食安全、经济发展和社会稳定，而耕地需求量预测是耕地保护前期工作的重中之重。本文采用Excel，SPSS等数据分析软件，对云南省1997—2005年的人口数、人均粮食占有量、粮食净调入或调出量、粮食平均单产、复种指数以及粮播比等数据进行处理，并建立相应的耕地需求量数学预测模型，预测出云南省近期（2010年）和远期（2020年）的耕地需求量，这对预测云南省耕地变化趋势，制定合理的耕地保护、开发对策，保障粮食安全具有较大的现实意义。

宁夏城镇建设用地与工矿用地的预测及保障

在宁夏快速城镇化进程的背景下,以2004—2008年的数据为基础,分析了宁夏城镇建设用地与工矿用地的利用现状,并运用双因素预测法和分类驱动因子分析法,对全区及5个地级市的建设用地进行了科学预测,以期为宁夏"十二五"城镇发展规划提供依据,同时,针对目前建设用地发展中所存在的问题,提出了对策.

城市土地集约利用与土地供需关系研究

用地供需矛盾在我国社会经济快速发展时代是一个突出的问题。伴随土地集约利用概念的提出,城市土地的节约集约利用成为化解建设用地供需矛盾的主要手段。但是由于土地的供给与需求影响因素较多,而且相互之间交错关联,有必要将土地供需与土地集约利用作为一个系统来考虑。在充分考虑各要素之间的局部关系与系统整体功能关系的基础上,构建了土地供需与集约用地的模拟系统。分析发现,城市建设用地的供给量由城市土地储备量、城市建设用地供需差、城市总体节约度共同决定。建设用地供给量在土地储备足够的情况下是由建设用地供需差决定的,并与城市总体集约度呈现抛物线关系。通过分析验证,该结果可为土地主管部门制定供地计划提供科学依据。

结合土地利用再谈交通需求预测

指出了传统交通需求预测方法的不足,分析了交通与土地利用的本质以及交通需求与土地利用之间的内在联系,建立了土地利用与交通需求生成的相关关系模型,简化了传统方法的预测过程,并以咸宁为例,根据土地利用情况直接进行交通需求预测,较好反映了咸宁的交通需求情况,为把土地利用规划和交通规划相结合提供了一种思路.

中国城市建设用地需求量预测研究综述

本文对国内1985-2010年发表在各种期刊上被CNKI索引的城市建设用地需求量预测相关的150篇文献从研究历程、研究内容与研究方法等进行了系统研究与述评,指出了当前我国城市建设用地需求量预测研究的不足,提出了未来我国城市建设用地需求量预测研究的展望,旨在进一步提高人们对我国城市建设用地需求量预测的认识与关注,为我国城市建设用地需求量预测的深入研究提供一定的基础。

县域耕地动态变化及需求预测——以四川省井研县为例

耕地是农业生产的基础、人类生存的根基。文章以四川省井研县为例,结合新一轮土地利用总体规划修编,先是分析了该县域耕地利用中存在的问题,并且针对这些问题,分别采用主成分分析和灰色关联度法分析了井研县耕地利用变化的驱动力;然后,运用灰色系统预测模型,研究其耕地的未来发展趋势,以期掌握其发展动向;最后,以实现耕地总量动态平衡为目标,提出实现土地可持续利用的对策,从而有效地指导当前土地资源管理工作和控制未来的土地利用。这对于促进该县域资源、环境和人口的协调与经济可持续发展有着重要意义。

土地需求预测信息系统的设计研究

在新一轮土地利用总体规划修编中,土地需求预测是一个重点和难点。基于G IS平台设计的土地需求预测信息系统(LDFIS)具有标准化、实用性强、操作简便、多模型预测和可扩展性等特点,解决了土地需求预测指标与空间分布分割问题,实现预测结果与空间定位分析一体化,为新一轮土地利用总体规划修编人员进行土地需求预测与评价时提供一种科学、快捷的辅助工具。

新城土地利用空间分布模拟与交通需求预测

为解决新城交通需求预测难题,运用随机效用理论,将居住选址和活动选址分布定义为土地租金和交通区位的Logit形式,并建立家庭参与居住选址和活动选址分配的平衡等式,从而得到模拟新城土地利用的空间分布的Logit模型.在此基础上,将新城的人口就业分布和选址函数嵌入到交通需求预测模型中,使其成为一个出行生成与分布的组合模型.最后以广州南沙新城为例,对模型进行验证.结果显示:模型能较好地模拟新城的土地利用分布,对居住选址和活动选址的分布具有良好的解析能力;在考虑住房、店铺空置的情况下,预测2030年南沙总人口数为242万,日交通生成总量为732.2万人次,与未考虑该因素的常规方法相比,总人口数和日交通生成总量分别降低19.3%和12.8%.