《表6 预测结果一：基于PCA和BRNN的土地负荷类型预测》

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《基于PCA和BRNN的土地负荷类型预测》

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采用传统的神经网络土地负荷预测方法，随机对称选取20个元胞中心作为参数指标，将未删除的548个元胞的空间数据作为输入参数，对应的负荷属性作为输出参数建立BP神经网络土地负荷预测模型，空白元胞负荷属性的预测结果如表6所示。