《表4 神经网络样本仿真预测结果表》

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《基于灰色-BP神经网络模型的多情景交通用地需求预测——以长江中游城市群为例》

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基于对交通用地需求主要影响因素的分析，同时为了消除区域土地资源的制约效应，使得研究结果具有可比性，以城镇用地占地比（1）、城市化率、地均二三产业从业人数、人口密度和二三产业占GDP比重5项指标作为输入层神经元，交通用地占地比（1）作为输出层神经元，以长江中游城市群研究区数据作为训练样本，基于Matlab 2014年操作平台编写计算程序，最大训练次数设为6 000，最小训练速率为0.1，动态参数为0.6，经过反复调试，隐含层数为2时模型的拟合残差最小为0.000 65，样本的仿真结果如表4。