区域交通运输用地需求预测的综合框架：来自长江经济带的实证分析 | MDPI Land

本文针对长江经济带交通基础设施协调发展与土地资源供需矛盾突出的背景，研究目的在于构建"因素识别—模型预测—空间验证—供需诊断"综合框架，预测2025年区域交通运输用地需求。通过耦合文献荟萃、规划约束与机器学习方法，识别出固定资产投资、人口规模等9项核心影响因素，建立灰色-BP神经网络预测模型。研究结论表明：长江经济带交通运输用地需求呈现"下游高基数、上游高增速"的差异化特征；预测结果与政府规划高度吻合，重庆为需求最大城市；供需匹配存在区域异质性，上游地区多呈现高需求-低供给矛盾。该研究为区域交通规划和土地资源配置提供了科学决策依据。