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基于BP神经网络的开发区土地集约利用评价研究——以广东省为例的中期报告 本研究旨在使用BP神经网络模型评价开发区土地集约利用程度，并以广东省为例进行中期报告。 研究的数据来源于广东省2018年的土地利用现状调查数据，包括耕地、园地、林地和草地等四类土地，共有104个县级行政区划。 首先，对数据进行数据预处理，包括异常值处理、数据归一化处理等。然后，确定评价指标体系，包括土地利用强度、土地可持续利用度、土地集约利用程度等指标，共计10个指标。采用主成分分析法对指标进行主成分提取，并使用KMO和Bartlett检验评估因子的说明力和合理性。 接着，使用BP神经网络模型建立开发区土地集约利用评价模型，并进行模型训练和优化。训练集和测试集的分配比例为8:2。在模型训练完毕后，使用测试集对模型进行验证，并计算模型的精度和泛化能力。 初步分析结果表明，BP神经网络模型在开发区土地集约利用评价方面具有很高的精度和泛化能力。研究还发现，广东省的土地集约利用程度总体较高，但在不同地区和不同土地类型之间存在明显差异。 未来研究将进一步完善开发区土地集约利用评价指标体系及其评价模型，以更好地指导土地利用规划和决策。