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摘要
《国家乡村振兴战略规划（2018-2022年）》明确提出，按照集聚提升、融入城镇、特色保护、搬迁撤并分类推进乡村发展。我国幅员辽阔，村数量庞大，传统的分类方法效率较低，且受人为因素干扰较大，随意性较强。本文以重庆市巫溪县村布局规划为例，从生态本底、土地承载、交通条件、自然灾害、经济人口、历史人文6个方面，选取13个学习指标（输入量）与2个筛选指标构成巫溪县村分类的指标体系，将巫溪县289个行政村依照不同比例分为训练样本和测试样本，通过BP神经网络的机器学习方法进行村分类，并对各类型村发展优先级测度进行计算。结果表明，BP神经网络对村类型的划分有较高的准确率（分类准确率为98.6%），并对不同类型村的发展提出时序性的指导，有效提高了村分类的效率和规划的科学性。
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