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基于BP神经网络的地铁站土地利用空间优化策略研究

说明

BP神经网络能够通过非线性映射实现对复杂土地利用变化的建模，克服了线性模型的局限性。在应用BP神经网络进行土地利用预测时，网络能够综合考虑多种影响因素，如人口密度、地铁线路规划、周边商业设施等，自动识别出不同因素之间的关系，从而提高预测精度。BP神经网络能够通过反向传播算法不断调整网络权重，优化模型的性能，在面对动态变化的土地利用数据时具有较强的适应能力。

基于BP神经网络的地铁站土地利用效率评估模型不仅可以为土地资源的优化利用提供科学依据，还可以为城市规划和发展决策提供决策支持。通过对土