《表5 唐家沱片区建设用地适宜性评价BP网络训练样本》

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《景观融合视角下建设用地适宜性评价的方法构建及实践探索》

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样本的选择是BP神经网络构建的基础[47]2，将建设用地适宜性评价BP神经网络模型的期望输出值设置在0～1，其中1为适宜建设用地，0.50～0.75为较适宜建设用地，0.25～0.50为较不适宜建设用地，0～0.25为不适宜建设用地，构成4组样本数据（表5）。由于每个景观要素的评价等级只有4个，样本数量较少，网络容易出现“过拟合”现象[23]，因此对样本进行扩充。在每级标准值之间运用克里金线性插值函数再生成99组样本数据[47]54，共有400组样本数据用于网络训练，以提高BP网络模型的精确性和适用性。