基于機器學習的武漢城市圈土地生態(tài)安全格局識別與優(yōu)化策略
【部分圖文】:
(3)誤差逆向傳播:將輸出誤差按某種形式,由輸出層依次向隱含層和輸入層返回,并根據(jù)誤差信號修改各單元權(quán)值(Wij和Wjk)。(4)訓練過程:不斷進行上述信號正向傳播和誤差逆向修改過程,直至神經(jīng)網(wǎng)絡誤差逐漸減小到設定誤差或達到既定學習次數(shù),訓練結(jié)束,得到最終訓練好的模型。
2010年武漢城市圈土地社會生態(tài)安全程度總體處于中低水平,西北部和南部處于臨界安全狀態(tài),中部處于較安全狀態(tài),東北部處于較不安全狀態(tài)[圖2(e)]。2017年各市土地社會生態(tài)安全水平變化較大。武漢和潛江安全水平上升1個安全等級,仙桃和孝感下降1個安全等級,咸寧下降2個安全等級[圖2(f)]。土地社會生態(tài)安全系統(tǒng)的影響因素較多,包括人口、就業(yè)、城市化、社會保障和資源供給等諸多方面。同時,武漢城市圈各市變化差異較大。3.2.4 土地生態(tài)安全綜合水平空間格局
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