原创《京津冀协同背景下土地集约利用》：该文是关于集约论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
摘 要 “京津冀协同发展”是国家重点实施的区域发展战略,有利于促进区域城市群的形成和发展,提升区域竞争力.为了避免石家庄在发展中可能产生的一系列“城市问题”,实现土地利用结构优化和城市可持续发展,需要对土地集约利用情况进行评价研究.文章选取了12个指标构建石家庄市土地集约利用评价指标体系,运用BP-ANN模型,通过测试数据对网络进行训练,得出石家庄市土地处于中低程度的集约利用状态.根据评价结果,结合石家庄市实际情况,提出了土地集约利用的措施建议.
关键词 京津冀协同发展；土地集约利用；石家庄市；BP人工神经网络
[中图分类号]F293.2 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2015）08-0057-06
一、引 言
2015年*经济工作会议明确指出,要重点实施“一带一路”、“京津冀协同发展”和“长江经济带”三大区域发展战略.其中,京津冀协同发展战略不仅促进了区域城市群的形成和发展,提升了区域竞争力,而且带动了河北省各城市的快速发展,对河北省影响深远.作为河北省会城市,石家庄市要做好引领和协调作用,依据即将出台的《京津冀协同发展规划》,明确城市的功能定位,进行产业结构调整升级,完善现代交通体系建设,打造生态宜居城市.然而新的发展机遇在加快了城镇化发展步伐的同时,也产生了新的用地需求,带来城市用地的快速扩张.为了避免由此可能引发的“城市病”,需要对土地集约利用情况进行及时评价分析,以发现当前土地利用中存在的问题,寻求土地资源要素与其他资源要素优化配置的方法和途径,处理好土地集约与资源集约、土地集约与经济集约之间的关系,才能实现土地空间合理布局、优化土地利用结构,实现城市的可持续发展,推进“京津冀协同发展”的步伐.
目前,在土地集约利用评价中大多采用多因素综合评价方法,用特尔菲法、层次分析法等确定各指标权重,这些方法受主观性影响较大,评价结果也会存在偏差.而BP人工神经网络（Back Propagation Artificial Neural Networks,以下简称BP-ANN）则是通过构建模型进行非线性定量分析评价,避免了主观因素对评价结果的影响,使结果更客观、更科学.为政府相关部门及时掌握区域土地利用变化状况,科学制定土地集约利用的政策法规、部门规章以及运作模式等提供依据.
二、石家庄市土地集约利用评价体系的构建
(一)构建土地集约利用评价指标体系
根据石家庄市发展特点,结合现有研究成果,本研究选取了对土地集约利用程度影响较大的3大类共12项指标构建评价指标体系：①土地利用程度因素.包括土地利用率,人均城市占地面积,道路网密度,人均占地面积.②土地利用效益因素.包括地均GDP,地均固定资产投资额,地均二、三产业增加值,地均社会消费品零售总额.③土地生态环境因素.包括生活污水处理率,工业固体废弃物处理率,工业废水排放达标率,城市绿化率.土地利用集约度评价指标体系见表1.
(二)确定土地集约利用评价等级及标准
本研究根据《城市用地分类与规划建设用地标准（GBJ137-90）》,将土地集约利用情况划分为4个评价等级：过度利用、集约利用、适度利用和粗放利用.每个等级的集约度指数综合分值和系统特征表述见表2.
在此基础上,按照建立的指标体系,经查阅分析资料和实地调查,确定石家庄市土地集约利用度评价标准,详见表3.标准确定的依据如下：①国家和地方的相关规章制度,如本研究参照了《城市用地分类与规划建设用地标准（GBJ137-90）》,《村镇规划标准GB50188-93》,《城市道路交通规划设计规范》 （GB50220-95）；②国内、国际公认的指标合理值；③合理的理想化指标值；④同类区域的指标均值,本研究区域选择为河北省除石家庄市外的其他城市.
其中,石家庄市基础数据来源于石家庄统计局“2014年国民经济和社会发展统计公报”、石家庄环保局“石家庄市环境质量公告”等.
三、BP-ANN模型的构建
(一)BP-ANN的基本结构
BP-ANN包括输入层、隐含层和输出层,拓扑结构简单,训练算法丰富、映射能力强,其基本结构见图1.
(二)BP-ANN层数
根据Kolmogorov定理,一个3层的BP-ANN结构即可完成任意精度n维到m维的映射.故本研究将BP-ANN层数设置为3层,隐含层数为1层.
(三)BP-ANN网络结构
BP-ANN的输入层为土地利用集约度评价指标,即输入层节点数为12；输出层为土地利用集约度,即输出层节点数为1.
由此计算出隐含层节点数为8.可见,本研究所构建的BP-ANN模型为一个3层的12×8×1的拓扑结构.
四、基于BP-ANN的石家庄市土地集约利用评价
（一）样本数据的采集及标准化处理
本研究涉及12个评价指标,4个土地集约利用评价等级和3个临界值等级（过度与集约利用临界值,集约与适度利用临界值,适度与粗放利用临界值）.为了使BP-ANN模型实现快速收敛,可通过线性内插法增加训练样本,每个评价指标临界标准值生成10组训练样本,共生成30组训练样本.由于各评价指标的量纲和重要性不同,需要通过标准化处理后才能进行综合评价,标准化方法如下：
①正向型指标：X"ij等于（Xij-Ximin）/（Ximax-Ximin）
② 逆向型指标：X"ij等于（Ximax-Xij）/（Ximax-Ximin）
其中：X"ij为指标标准化值,Xij为指标原始值,Ximax为指标的最大值,Ximin为指标的最小值,i为样本数（此为10）,j为指标数（此为12）.30组训练样本组成1个30行、12列的输入矩阵X.本研究除C2和C4为逆向性指标外,其余均为正向型指标.标准化处理后的指标值见表4.本研究涉及的30组训练数据见表5.
集约论文参考资料：
结论：京津冀协同背景下土地集约利用为关于对不知道怎么写集约论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文集约和节约论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
