○时文卿 牟守国 王 平

（中国矿业大学环境与测绘学院 江苏 徐州 221116）

随着经济发展的需要，城市建设用地逐年增长，与此同时伴随着耕地面积的减少，为保证粮食安全，大力发展经济，解决建设用地与耕地的矛盾成为一项重要课题。因此，通过对建设用地需求量的预测可以及时准确地指导土地利用规划的制定。

一、方法的提出

一般来讲，假设预测a为要预测的量，而a的预测问题，则可用三元结构（X，P0（Y），φ）来表示，其中X=｛x1，x2，x3……｝为已知因素状态，是实数集，它们分别是a的n个因素f1，f2，f3……的取值范围，Y也为实数集，是a的取值范围，称之为预测空间；P0（Y）为Y的非空幂集，φ为X到P0（Y）的映射。

对于较为常用的方法，如果要量a的预测问题，那在已知因素状态X的情况下，可通过φ来求得a的估计值。但是在实际问题中要搞清楚φ的结构和表达式往往是十分困难的，有时也是不必要的，因此我们可以通过不直接研究φ的具体形式，而是应用模糊因素聚类和模式识别的手段，由因素状态X去推测a的取值，从而做出预测，本文的立题也由此展开。

二、提出假设

通过主成分分析法进行数据处理，以海南省东方市为例，本文选取了3个与建设用地面积变化关系最为密切的指标。

表1 东方市国民经济主要指标与建设用地变化情况表

三、模糊因果聚类

记Zt=（xt，yt）（t=1，2，……T），利用模糊聚类方法求出Z的最佳聚类。

基本步骤如下：数据标准化，通过隶属度函数建立模糊相似R，对矩阵R合成，采用传统的闭包法，即根据模糊相似矩阵R继续构造一个模糊等价矩阵R*。