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近年来，我国很多专家学者对建设用地的规模进行了预测工作，在研究的过程中主要采用了：灰色系统理论、双因素预测模型、线性回归方法、基于神经网络的分析方法、遗传算法优化的BP神经网络模型等等。例如：2002年，陈建国等首先运用灰色系统模型预测重庆市非农业人口，然后根据重庆市以后的人均建设用地量来预测建设用地总量[ ]；2004年，邱道持等采用双因素预测模型对建设用地需求进行分析，得出固定资产投资和人口增长是建设用地需求的两大影响因素[ ]；2005年，孙秀峰等采用线性回归分析的方法预测了未来城市建设用地的规模[ ]；2007年，刘柯先利用主成分分析法得出研究区域建设用地扩张的影响因素，再建立BP神经网络模型对建设用地进行预测[ ]；2009年，陈志高将遗传算法和BP神经网络结合起来，建立了预测我国GDP的GA-BP模型(遗传算法优化的BP神经网络模型)，经过与BP神经网络相比，证明GA-BP神经网络模型的预测精度更高[ ]。39524
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2国外研究进展
国外研究工作者对建设用地规模进行预测时，采用了不同的预测方法，建立了各种比较适用的数学模型。美国林肯土地政策研究所提出用地容量的术语并对建设用地规模进行合理预测[ ]，在进行土地容量评价与预测时，运用现代地理信息技术GIS将土地分为不同类型，并对土地类型进行仔细调查，以此来确定未来土地建设的密度水平，对未来的开发容量进行估计[ ]。19 世纪，德国统计学家恩格尔(E. Engle ）发现了恩格尔定律：如果家庭收入减少，那么人们花在食品上的支出所占的比例就上升；如果家庭收入增加，那么花在食品上的支出比例就会下降。这就是恩格尔系数[ - ]。生活水平的提高使得人们对建设用地的规模需求也逐渐增大，因此用恩格尔系数对人均建设用地面积进行回归分析并建立一元的线性回归方程：人均占有建设用地量=b1+b2E+μ[ ]，式中的 E 为恩格尔系数。通过该方程可以得到人均占用建设用地面积，然后依据人口规模，可以得到建设用地的总规模[ ]。论文网