[发明专利]基于堆叠受限玻尔兹曼机的多城市建设用地规模预测预测方法

摘要

本发明公开了一种基于堆叠受限玻尔兹曼机的多城市建设用地规模预测方法。包括如下步骤：1)多城市的建设用地规模数据及其对应影响因子的收集；2)针对第二产业产值、第三产业产值两个影响因子进行修正；3)对多城市的建设用地规模数据及其对应影响因子进行归一化处理；4)设置属性数据和建设用地规模数据之间的延迟时间(Lag)值；5)利用受限玻尔兹曼机构建多城市建设用地预测模型；6)设计面向连续型数据的受限玻尔兹曼机训练方法。7)输入归一化后的影响因子，即能够得到相应年份的多城市建设用地规模数据。本发明改善了模型在处理连续型数据容易发生过拟合的问题，提高了模型预测精度。

主权项

一种基于堆叠受限玻尔兹曼机的多城市建设用地规模预测预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)多城市的建设用地规模数据及其对应影响因子的收集，其中影响因子包括：年末常住人口、GDP、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、全社会固定资产、出口总额、财政总收入、地方财政收入、地方财政支出、城乡居民储蓄存款年末余额、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、货运量和铁路客运量；2)针对第二产业产值、第三产业产值两个影响因子进行修正；3)对多城市的建设用地规模数据、年末常住人口数据、GDP数据、第一产业产值数据、第二产业产值数据、第三产业产值数据、全社会固定资产数据、出口总额数据、财政总收入数据、地方财政收入数据、地方财政支出数据、城乡居民储蓄存款年末余额数据、城镇居民人均可支配收入数据、农村居民人均纯收入数据、货运量数据和铁路客运量数据进行归一化处理；4)设置属性数据和建设用地规模数据之间的延迟时间；5)利用2层堆叠受限玻尔兹曼机建立多城市的建设用地规模预测模型；6)利用步骤3)中处理后的建设用地规模数据及步骤4)中设置的延迟时间所对应的影响因子数据来对步骤5)中的模型进行训练；设置第一层RBM学习速率为0.1，训练步数设置为100；第二层学习速率为0.5，训练步数设置为500；当对RBM进行训练时，设置相邻两次重构误差小于0.0001时，下调学习速率，当学习速率小于0.0001时，即停止训练；7)利用步骤6)中训练后的模型，输入归一化后的影响因子，得到相应年份的多城市建设用地规模数据。