为解决灰色系统长期预测灰色区间放大、预测精度降低的问题，依据最近的数据对要预测的数据的影响最大的思想，构建了基于窗体的动态灰色系统，采用邻近动态窗体的方式对对盐城海岸带土地利用变化数据进行动态预测，其与真实值的差值的绝对平均值(0.2)与最大最小差值(0.71) 均优于GM预测结果（其与真实值的差值的绝对平均值为0.342与最大最小差值为1.13），实现了土地利用变化的长期预测

为解决灰色系统长期预测灰色区间放大、预测精度降低的问题，依据最近的数据对要预测的数据的影响最大的思想，构建了基于窗体的动态灰色系统，采用邻近动态窗体的方式对对盐城海岸带土地利用变化数据进行动态预测，其与真实值的差值的绝对平均值(0.2)与最大最小差值(0.71) 均优于GM预测结果（其与真实值的差值的绝对平均值为0.342与最大最小差值为1.13），实现了土地利用变化的长期预测。- To solve the long-term forecast of the gray system gray

BP神经网络，matlab程序编写，有原始数据，可用于遥感图像分类，并且对遥感图像的土地利用类型进行预测。(BP neural network, matlab programming, with original data, can be used for remote sensing image classification, and remote sensing image land use type prediction.)