各种新模型新方法在土地利用规划中的应用
土地利用决策模型的构建与应用
土地利用决策模型的构建与应用土地利用决策模型是一种利用科学方法和技术手段，为土地利用规划提供科学依据的模型。
它通过分析土地资源的现状和特点，结合社会、经济、环境等多方面因素，通过建立数学模型，对土地利用进行评估和预测，为土地利用决策提供科学的、系统的建议和决策支持。
本文将介绍土地利用决策模型的构建与应用方面的内容。
首先，构建土地利用决策模型需要明确模型的目标和指标体系。
在制定土地利用规划时，需要确定所关注的问题、目标和约束条件，并建立相应的评价指标体系。
这些指标可以包括土地质量、土地利用强度、生态环境状况、经济效益等方面的指标，以综合评价土地利用状况和潜力。
其次，构建土地利用决策模型需要建立数据支持系统。
数据是构建土地利用决策模型的基础，包括土地利用现状数据、土地质量数据、经济社会数据等。
这些数据可以通过多种途径获取，例如遥感技术、野外调查、统计数据等。
在建立数据支持系统时，需要注意数据的准确性和完整性，确保数据的可靠性和有效性。
接下来，构建土地利用决策模型需要选择适当的建模方法。
常用的建模方法包括多目标规划、层次分析、模糊数学、神经网络、格网模型等。
根据具体的问题和需求，选择合适的建模方法进行建模分析。
建模方法的选择应考虑模型的复杂度、计算效率和结果的可解释性等因素。
在模型构建完成后，需要进行模型的验证和评估。
通过对现有数据的运用，验证模型的有效性和准确性。
同时，可以利用历史数据进行模型的回溯验证，对模型的预测结果进行评估。
在模型评估过程中，需要注意对模型偏差和误差进行分析，不断改进和优化模型。
最后，土地利用决策模型的应用主要体现在土地利用规划和决策制定中。
通过模型的运用，可以对土地利用现状进行全面评估，为土地利用规划提供科学依据和决策支持。
在制定土地利用规划时，可以通过模型预测和评估不同的土地利用场景，为决策者提供多种选择和决策建议。
在具体的土地利用决策中，也可以利用模型进行方案分析和优化，寻找合理的土地利用方案。
如何进行土地利用空间分析和土地规划模型构建
如何进行土地利用空间分析和土地规划模型构建土地利用空间分析和土地规划模型构建是现代城市规划中不可或缺的重要工具。
通过对土地利用的分析和规划，可以实现城市发展的可持续性和合理性。
本文将介绍土地利用空间分析和土地规划模型构建的概念、方法和应用，以及在实际规划工作中的重要意义。
一、土地利用空间分析的概念与方法土地利用空间分析是指对土地利用类型、分布和变化情况进行系统研究和分析的过程。
其主要目的是了解土地利用的现状和格局，为土地规划和城市发展提供科学依据和决策支持。
进行土地利用空间分析需要运用地理信息系统（GIS）和遥感技术等工具。
通过收集土地利用数据和相关空间数据，利用统计分析、空间分析和模型构建等方法，可以得到土地利用的分布图、变化趋势、功能分区等信息。
二、土地规划模型构建的概念与方法土地规划模型构建是指根据规划目标和条件，构建和优化各种土地利用规划模型的过程。
它是土地规划的科学化和规范化的重要手段。
土地规划模型构建可以运用多种方法，如线性规划、模糊数学、层次分析等。
其中，线性规划是最常用的土地规划模型之一，它可以根据规划目标和约束条件，确定最优的土地利用方案。
三、土地利用空间分析和土地规划模型构建的应用土地利用空间分析和土地规划模型构建在城市规划中有着广泛的应用。
它们可以帮助规划师确定土地利用的合理布局、优化城市空间结构，提出可行的土地利用规划方案。
首先，土地利用空间分析可以揭示城市土地利用的现状和问题。
通过对不同土地利用类型的分布和变化进行分析，可以了解到土地利用的合理性和不合理性，为土地规划提供科学依据。
其次，土地规划模型构建可以指导土地资源的合理配置和利用。
通过建立土地利用规划模型，可以优化土地利用结构，实现城市土地的高效利用。
例如，在土地资源稀缺的地区，可以利用模型分析和评估不同用地方式的优劣，确定最佳用地方案。
此外，土地利用空间分析和土地规划模型构建还可以帮助提高城市规划和土地管理的水平。
多尺度土地利用动态变化模型及应用研究
多尺度土地利用动态变化模型及应用研究在现代社会，随着人口的不断增长和城市化进程的加速，土地利用变化对社会、经济和环境的影响也越来越突出。
因此，为了合理规划土地利用、保护生态环境和可持续发展，研究土地利用动态变化模型及其应用成为重要的研究课题。
本文将以多尺度为切入点，探讨土地利用动态变化模型的构建及其在实际应用中的意义。
土地利用动态变化模型是通过对土地资源进行空间与时间上的分析，揭示土地利用变化的模式和趋势，以预测未来土地利用状况为目标的研究方法。
在构建土地利用动态变化模型时，需要考虑多种尺度的影响因素，包括政策、经济、人口和环境等。
因此，多尺度因素的有效整合是构建准确的土地利用动态变化模型的关键。
首先，多尺度土地利用动态变化模型的构建需要考虑时空尺度的匹配。
土地利用变化具有明显的时序特征，而不同的时空尺度对土地利用的影响程度也不同。
因此，在构建模型时需要将时间和空间维度进行合理匹配，以充分发挥不同尺度数据的价值。
例如，使用高分辨率的遥感影像可以对局部土地利用进行精细划分，而大尺度的统计数据可以揭示更宏观的土地利用变化趋势。
其次，多尺度土地利用动态变化模型的构建需要考虑不同尺度因素的影响。
土地利用受多种驱动因素的影响，而不同尺度的因素对土地利用的影响程度也不同。
因此，在构建模型时需要综合考虑不同尺度因素的影响，并合理权衡各因素之间的权重。
例如，经济因素在区域尺度上可能更为重要，而环境因素在局部尺度上可能更为重要。
最后，多尺度土地利用动态变化模型的应用可以跨越不同领域。
土地利用动态变化模型可以用于土地规划与管理、生态环境保护、农业生产等方面。
例如，在土地规划与管理中，模型可以为政府和规划部门提供决策支持，帮助制定合理的土地利用政策；在生态环境保护中，模型可以预测未来土地利用变化对生态系统的影响，为生态修复和保护提供科学依据；在农业生产中，模型可以优化土地利用格局，提高农田利用效率，促进农业可持续发展。
“3S”技术在土地规划利用中的应用
“3S”技术在土地规划利用中的应用关于《“3S”技术在土地规划利用中的应用》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。
[关键词]遥感技术；地理信息系统；全球定位系统下载论文网随着经济社会的高速发展和建设对土地资源的需求不断加大，人类对土地资源的利用正在发生日新月异的变化，传统的管理模式已不能适应当前形势的发展。
急需一种新的技术手段来满足现代土地资源管理工作的需要。
“3S”技术即遥感技术(Remote Sensing，RS)、地理信息系统(Geographic Informationsystem，GIsl，全球定位系统(GlobalPosition System，GPS)，是土地规划利用研究中的高新技术。
随着国土资源部信息国土工程的推进“3S”技术和网络技术在国土资源规划与管理中得到了很好的推广和应用。
一、“3S”概述1.GPS技术是美国从上世纪70年代开始研制历时20年耗资200亿美元于1994年3月完成其整体部署实现其全天候、高精度和全球的覆盖能力现在GPS于现代通信技术相结合使得测定地球表面三维坐标的方法丛静态发展到动态丛数据后处理发展到实时的定位与导航极大地扩展了它的应用广度和深度。
载波相位整分法GPS技术可以极大提高相对定位精度。
在小范围内可以达到厘米级精度。
该系统由地面控制、空间和用户装置等构成，其主要优点有：全天候、全覆盖、高精度三维定位定速定时和快速省时高效。
GPS现已广泛用于航天器定位、全球授时、地形测绘、国界测定、海岛与礁石联测、山体测高、测量板块和地壳运动、交通管制和工程建设等。
特别是近几年发展起来的GPS(RTK)技术，以实时定位、厘米级定位精度、作业时间短和效率高等特点逐步在资源调查和土地管理等方面得到广泛应用。
2.GIS是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的系统。
GIS技术主要由三部分组成：(1)数据获取与管理。
土地评估中的土地利用效率和土地利用动态分析方法
土地评估中的土地利用效率和土地利用动态分析方法在土地资源有限的情况下，土地利用效率和土地利用动态分析方法成为了决定土地利用可持续性的重要因素。
本文将对土地利用效率和土地利用动态分析方法进行探讨，并介绍其在土地评估中的应用。
一、土地利用效率的概念和评价指标土地利用效率是指在特定时间和空间范围内，土地资源被有效利用的程度。
评价土地利用效率可以采用以下指标：土地利用综合效益、土地利用强度、土地利用效益和土地利用空间布局。
1.土地利用综合效益是指在土地利用过程中，农业、工业、城市等各个部门的产出和效益之和。
该指标可以综合考虑不同利用方式的效益，评价土地综合利用水平。
2.土地利用强度是指单位面积内土地的利用程度。
通常以建筑面积、耕地面积或人口密度来衡量。
高土地利用强度表示土地得到了高效利用。
3.土地利用效益是指单位投入所获得的产出或效益。
农业方面可以通过农业产值、农业综合劳动生产率等来评价，而工业和城市则可以通过相应的指标进行衡量。
4.土地利用空间布局是指在特定范围内不同土地利用方式的分布情况。
合理的土地利用空间布局可以提高土地利用效率，减少土地资源的浪费。
二、土地利用动态分析方法土地利用动态分析方法是用来研究土地利用变化趋势和模式的分析方法，为土地规划和管理提供科学依据。
以下介绍几种常用的土地利用动态分析方法：1.遥感和GIS技术：利用卫星遥感图像和地理信息系统（GIS）数据，可以获取土地利用的时空变化信息。
通过遥感影像的解译和分类，可以获取土地利用的分类结果，并结合GIS技术进行空间分析，了解土地利用变化的趋势和模式。
2.历史数据比较法：对比历史时期的土地利用数据和现状数据，分析土地利用的变化情况。
通过对比不同时期的土地利用数据，可以揭示土地利用变化的原因和模式。
3.环境承载力分析：通过分析土地利用对环境的影响，评估土地利用的可持续性。
环境承载力分析考虑了生态环境的保护和资源的可持续利用，可以为土地利用规划和管理提供科学依据。
人工智能技术在土地资源开发与利用中的应用研究
人工智能技术在土地资源开发与利用中的应用研究引言：土地是人类生存和发展的基本条件，有效开发和合理利用土地资源对于实现可持续发展至关重要。
随着科技的进步，人工智能技术的应用不断拓展，已经在土地资源开发与利用中发挥了重要的作用。
本文将探讨人工智能技术在土地资源开发与利用中的应用研究，并重点分析其在土地利用规划、土地资源评价、土地利用决策以及土地资源管理方面的应用。
一、人工智能在土地利用规划中的应用土地利用规划是指根据区域发展的需求和要求，对土地进行有序的规划和利用。
人工智能技术在土地利用规划中的应用主要包括土地信息提取和土地利用类型分类。
通过利用遥感影像和地理信息系统，结合人工智能算法，可以快速、准确地提取土地相关信息，如土地覆盖类型、土地利用形态等。
同时，通过训练模型，可以对土地利用类型进行分类，提供科学依据和参考，优化土地利用规划方案。
二、人工智能在土地资源评价中的应用土地资源评价是评估土地资源的潜力与价值，为土地开发与利用提供科学依据。
人工智能技术在土地资源评价中的应用主要体现在土地利用潜力评价和土地质量评价两个方面。
基于人工智能的土地利用潜力评价模型可以综合考虑多因素的影响，如土地利用历史、土地利用类型、土地质量等，快速准确地评估土地的利用潜力，并提供合理的土地开发建议。
而土地质量评价则可以通过机器学习算法，结合土壤理化特性、病虫害情况等指标信息，评估土地的质量等级，为合理的土地利用提供依据。
三、人工智能在土地利用决策中的应用土地利用决策是在考虑各种约束条件下，制定出最佳的土地利用方案。
人工智能技术在土地利用决策中的应用主要体现在土地分配优化和土地利用冲突处理上。
通过建立土地分配优化模型，结合人工智能算法，可以在最大化土地利用效益和满足生态环境要求的条件下，实现土地资源的合理配置。
此外，在土地利用过程中，可能会涉及到不同利益方的利益冲突。
人工智能技术可以通过建立冲突模型，分析和调整不同利益方的权重，实现土地利用冲突的协调和解决。
大数据和人工智能在国土空间规划中的应用与挑战
大数据和人工智能在国土空间规划中的应用与挑战2身份证号码：******************山东省济南市250000摘要:随着社会的发展和技术的进步，大数据和人工智能在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
本文研究了大数据和人工智能在国土空间规划中的应用，并探讨了其中的挑战。
我们通过收集、整理和分析相关文献，总结了大数据和人工智能在国土空间规划中的主要应用领域，包括土地利用、城市规划和交通规划等。
同时，我们还讨论了大数据和人工智能在国土空间规划中面临的挑战，如数据隐私保护、算法不透明性和决策风险等。
最后，我们提出了一些解决方案，以促进大数据和人工智能在国土空间规划中的有效应用，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：大数据；人工智能；国土空间规划；应用；挑战一、引言国土空间规划是一项重要的战略性工作，涉及到土地利用、城市规划、交通规划等多个方面。
随着人口的增长、城市化进程的加速以及资源环境约束的日益严重，如何合理规划和利用国土空间成为了摆在我们面前的重大任务。
同时，大数据和人工智能的快速发展提供了新的机遇和挑战，为国土空间规划带来了前所未有的可能性。
本文旨在探讨大数据和人工智能在国土空间规划中的应用，并了解其中存在的挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
二、大数据在国土空间规划中的应用2.1 土地利用规划大数据在土地利用规划中的应用可以提供更全面、准确的土地信息和分析结果，帮助规划人员做出更科学、合理的决策。
您可以讨论如何通过大数据技术获取土地利用的相关数据，例如遥感图像、地理信息系统（GIS）数据、房地产市场数据等，并利用这些数据进行土地利用预测、土地规划和土地资源评估等方面的研究。
2.2 城市规划大数据在城市规划中的应用可以帮助规划人员更好地了解城市基础设施、人口分布、环境状况等方面的情况，从而制定出更适应城市发展需求的规划方案。
您可以探讨如何利用大数据分析城市交通流量、人口迁移、垃圾处理等城市管理数据，以及如何结合人工智能技术，例如运用机器学习算法预测城市人口增长趋势，优化城市布局和设施建设等方面的研究。
DEM模型在土地利用变化中的应用
DEM模型在土地利用变化中的应用DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的缩写，是一种利用数字手段构建地理地形等高线模型的方法。
在土地利用变化中，DEM模型可以被广泛应用，以通过分析土地高程、地貌信息等，来预测土地变化趋势、评估土地利用方式、分析土地变化过程等，为地理信息决策提供科学依据，具有重要意义。
一、DEM模型在土地利用变化的应用1.预测土地变化趋势DEM模型可以通过分析土地高程、地貌等信息，推测未来土地利用变化的趋势。
比如，通过对统计局发布的土地利用变化数据进行DEM模型分析，可以预测未来某区域的土地变化方向和速度，从而为相关部门的土地开发规划决策提供依据。
2.评估土地利用方式DEM模型可以通过分析土地高程、地貌等信息，评估不同土地利用方式对环境和资源的影响程度。
例如，通过对某个地区不同土地利用方式的DEM模型分析，可以得出每种方式对地貌、水资源、生态环境等方面的影响程度，从而为该区域的土地开发规划提供价值参考。
3.分析土地变化过程DEM模型可以通过对已有土地利用变化数据的分析，揭示土地变化的过程与原因。
例如，通过对某一地区不同年份的DEM模型数据进行对比，可以发现在某种特定高程或地形条件下的土地变化趋势，从而分析该区域土地变化的驱动因素，为相关部门制定土地开发策略提供参考。
二、DEM模型在土地利用变化中的优势1.提高决策科学性DEM模型可以通过分析土地高程、地貌等信息，完整、系统地揭示土地利用变化的特征与规律，进而为土地开发规划决策提供科学依据，提高决策科学性。
2.提高决策效率DEM模型可以自动对土地利用变化数据进行处理和分析，避免了传统人工处理数据的繁琐过程，提高了决策效率。
3.提高决策精准性DEM模型可以根据具体地区的高程、地貌等信息，对土地利用变化趋势进行量化预测和评估，从而提高了决策精准性。
三、DEM模型在土地利用变化中的应用案例1、DEM模型在土地评估方面的应用以贵州省为例，该省全域山脉密集，因此DEM模型在土地利用评估方面的应用十分广泛。
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各种新模型新方法在土地利用规划中的应用摘要：土地利用规划是协调各业用地需求、保护土地资源、保障经济社会可持续发展的重要措施，是合理配置土地、实施土地用途管制、促进城乡建设合理有序进行的重要手段。
本文介绍了诸多模型与方法在土地利用规划中的应用。
关键词：土地利用规划线性回归法移动平均法指数平滑法灰色预测法系统动力学的模型人工神经网络预测法元胞自动机AHP一GA模型1前言我国相对薄弱的土地资源在新世纪初期正承受来自三方面的巨大压力。
一是人口增长对食物的需求形成了对耕地保护的压力。
二是社会经济快速发展对土地资源总量需求的压力。
三是加强生态建设和环境保护对土地资源利用方式改变所形成的压力。
土地利用规划是协调各业用地需求、保护土地资源、保障经济社会可持续发展的重要措施，是合理配置土地、实施土地用途管制、促进城乡建设合理有序进行的重要手段。
在新世纪初期，随着资源、环境与经济社会发展的矛盾日益加大，各业用地矛盾加剧，耕地、林地、湿地等一些重要土地资源短缺问题日益突出，土地利用规划工作的难度将进一步加大，任务更加繁重。
土地利用总体规划是一定规划区域内，根据当地自然和社会经济条件以及国民经济发展的要求，协调土地总供给与总需求，确定或调整土地利用结构和用地布局的宏观战略措施，其核心就是确定或调整土地利用结构和用地布局。
优化土地利用结构是在保证土地利用效率最大化的前提下，解决土地供需平衡的有效途径。
土地利用结构优化的过程实质上是将有限的土地资源充分、有效、合理配置的过程，该过程其实也就是一个多目标决策的问题。
通过多目标决策，确定了土地利用结构，也就实现了一个区域土地利用规划。
在土地利用规划的编制工作中，结构优化一般采用传统的土宜法、综合平衡法、线性规划法、灰色线性规划法、模糊线性规划法等。
近年来，随着人工智能和专家决策系统思想的引入，人工神经网络(ANN)和遗传算法(GneectiAlgorithnts，GA)等智能算法在土地利用规划中的应用研究也越来越多。
2线性回归法一元线性回归。
用一元线性回归法预测的基本思想是：按照两个变量XY的现有数据，把X、Y作为已知数，根据回归方程寻求合理的a、b，确定回归曲线。
再把a、b作为已知数，去确定X、Y的未来演变。
一元线性回归方程为：一元回归模型在短时期内精度最好，但对于中长期外推预测，由于置信区间在扩大，误差较大，尤其在转折时期，函数形式发生变化，误差更大。
一元线性回归一般适用于人口数据变动平稳、直线趋势较明显的预测。
多元线性回归。
人类社会系统是由人口和其他多种要素组成，同时与各要素之间相互联系、相互影响和相互制约。
因此可以根据人口与其他多种要素之间的定量关系，预测出未来不同发展阶段的人口。
模型为：3移动平均法一次移动平均数法。
一次移动平均数计算公式：式中：为第& 周期的一次移动平均数；为第t周期的人口数据；N为计算移动平均数所选周期个数。
一般而言，如果实际数据没有明显周期变化和趋势变化，则可用作为t+1周期预测值。
二次移动平均数法。
计算t周期二次移动平均数的计算公式为：在此基础上可建立线性模型为：式中：t为当前时期数；T为由当前时期数t到预测期的时期数，即t以后模型外推的时间；为第t+T期的预测值；a为截距； b为斜率。
a+b又称为平滑系数。
根据移动平均值可得截距和斜率的计算公式为：在实际应用移动平均法时，移动平均项数’的选择十分关键，它取决于预测目标和实际数据的变化规律。
如果N值（周期）选择较大，则预测的结果较小，反之预测值较大。
在选择N值的时候，要通过多个N值进行试算比较而定，哪个N值引起的预测误差小，就采用哪个。
4指数平滑法一次指数平滑法计算公式为：式中：为第& 周期的一次指数平滑值；为第t周期的实际人口值；为平滑系数，。
二次指数平滑法第t周期的二次指数平滑值为：线性预测模型为：式中：T为预测超前周期数；a、b为模型的待定参数。
其中：在指数平滑法中，预测成功的关键是的选择。
的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比例。
值愈大，新数据所占的比重就愈大，原预测值所占比重就愈小，反之亦然。
从其方法原理上可以看出，移动平均法和指数平滑法适用于历史人口数据较少，人口发展趋势与过去相同的情形下的人口预测。
5灰色预测模型灰色系统理论把受众多因素影响，而又无法确定那些复杂关系的量，称为灰色量。
对灰色量进行预测，不必拼凑一堆数据不准、关系不清、变化不明的参数，而是从自身的时间序列中寻找有用信息，建立和利用模型，发现和认识内在规律，并进行预测。
灰色线性规划的形式如下：目标函数： ）或m in m ax ()(→=CX X f约束条件： b X A ≤⊗）（ X ≥0也就是说：在满足b X A ≤⊗）（ X ≥0的条件下，寻求一组X ，使f （X ）达极大值（或极小值）。
上述关系式中X 为向量：[]T n x x x X ,,,21 =C 为目标函数的系数向量[]n c c c C ,,,21 =C i 可以是灰数。
）（A ⊗为约束条件的系数矩阵，A 为）（A ⊗的白化矩阵，且有：11⊗ 12⊗ … n 1⊗）（A ⊗= … 1m ⊗ 2m ⊗ … mn ⊗11a 12a … m a 1A= …1m a 2m a … mn ab 是约束量 []Tm b b b b ,,,21 = 若对于约束指标b i ，有一组白化序列{} )(,),2(),1()()()()( N b b b b o i o i o i o i =则对b o i )(作累加生成后得b i )1(，再以b i )1(数据，按GM （1，1）建立预测模型，再从预测模型求出预测值。
{}n K K b i 〉),()0( 在作规划计算时，按下述约束条件)()0(1K b）（A ⊗X = )()0(2K b)()0(K b m则可求出K 时刻的灰色线性规划值。
当K >n 的条件下取不同值时，可以得到未来发展的各种线性规划解，也就是各个不同时期的线性规划解。
6系统动力学方法系统动力学的模型是按照系统动力学理论建立起来的数学模型，采用专用语言，借助计算机进行系统模拟，并通过运行得出由多项指标组合而成的预测值后，根据需要与可能选择最优的预测值和相应的实施方案。
系统动力学法是研究系统的动态行为和评价系统采用各种不同策略所产生的行动效果的行之有效的方法。
它是预测人口长期趋势、确定人口政策的定性结合定量的最先进的模拟实验技术，但也有缺点和困难之处。
（1）分析问题、收集资料、建立模型和求证的过程都要消耗一定的财力、物力和人力，还需要占用大量的计算机工作时间；（2）建模人的专业水平直接影响模型的质量和结果。
由于人们往往对系统的基本结构缺乏足够的了解，在建模过程中对系统的结构作一些简单化的假设；（3）很难验证预测结果的真实性。
因为建模者的主导思想和诸多变量都影响着预测结果，而这些影响因素的正确性经过实践才能得到验证。
7人工神经网络预测法人工神经网络（Artificial Neural Network ，简称ANN ）是模仿人类脑神经活动的一种人工智能技术，是由大量的同时也是很简单的处理单元广泛连接构成的复杂网络系统，它力图模拟人脑的一些基本特征，可以进行并行计算、分布式信息存储，具有很强的自适应性、自组织性。
特别是能处理任意类数据，这是其它传统方法所无法比拟的。
通过不断的学习，能够从未知模式的大量复杂数据中发现其规律，进行模拟、预测。
人工神经网络是建立在现代神经科学研究基础上的一种抽象数学模型，它反映了大脑功能的基本特征，但并非逼真地描写，只是某种简化、抽象和模拟。
给ANN 一些样本，ANN 通过自学习可以掌握样本规律，在输入新的数据和状态信息时，可用ANN 进行自动推理和控制。
由于反向传递学习算法BP 网络和Hopfield 网络的出现与再次兴起，使其应用领域不断扩大。
应用得最多的是BP 人工神经网络[4]。
从结构上讲，BP 网络是典型的多层网络，分为输人层、隐含层和输出层，层与层之间采用完全互连方式，同一层单元间不存在相互连接。
BP 网络的第一层即输入层，接受外界输入，最后一层即输出层，产生输出。
在输入层和输出层之间，有若干个隐含层。
在各层之间，只有相邻层的神经元之间存在联系。
对输入X 进行某种函数运算，即得到神经元的输出Y 。
在化工的应用领域中，常用的函数形式是S 型函数F(x)。
()()1F 1exp x x =+- BP 算法的具体步骤是：（1）初始化，即随机地设置各层权重系数和值；（2）将训练样本数据X 加到网络输入端，计算各层的输出Y ，将输出值与期望值相比得到误差信号；（3）根据误差信号重新调整连接权重；（4）如果小于预定误差，则认为网络已收敛而停止学习，反之，则返回（2）继续学习（3）。
算法框图如下：图1 BP算法框图8元胞自动机元胞自动机(Cellular Automata)，简称CA，也有人译为细胞自动机、点格自动机、分子自动机或单元自动机)。
是一时间和空间都离散的动力系统。
散布在规则格网 (Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。
大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。
不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。
凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。
因此，元胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。
其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个状态，且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。
元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂，变种很多，行为复杂。
故其分类难度也较大，自元胞自动机产生以来，对于元胞自动机分类的研究就是元胞自动机的一个重要的研究课题和核心理论，在基于不同的出发点，元胞自动机可有多种分类，其中，最具影响力的当属S. Wolfram在80年代初做的基于动力学行为的元胞自动机分类，而基于维数的元胞自动机分类也是最简单和最常用的划分。
除此之外，在1990年， Howard 提出了基于元胞自动机行为的马尔科夫概率量测的层次化、参量化的分类体系(Gutowitz, H.A. ,1990)。
下面就上述的前两种分类作进一步的介绍。
同时就几种特殊类型的元胞自动机进行介绍和探讨S. Wolfrarm在详细分忻研究了一维元胞自动机的演化行为，并在大量的计算机实验的基础上，将所有元胞自动机的动力学行为归纳为四大类 (Wolfram. S.，1986):(1)平稳型:自任何初始状态开始,经过一定时间运行后，元胞空间趋于一个空间平稳的构形，这里空间平稳即指每一个元胞处于固定状态。