基于机器学习算法的土地类型迁移预测分析——以哈尔滨市香坊区为例

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GIS是管理和分析土地利用数据的有力工具。GIS和人工神经网络的整合提供了一种机制,可以通过减少解释数据的时间来降低对土地利用类型变化的分析成本。人工神经网络(ANNS)已被证明在解释自然资源信息方面是有效的。BP神经网络是最常用、最广泛使用的结构之一。本模型利用机器学习算法对土地利用结构优化方法做了深入研究,发现了传统方法的不当之处,在一定程度上减少政策中主观因素上的误差。该模型可以很好地预测未来土地利用的发展趋势,对土地资源合理进行安置和有效利用具有重要意义。
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