基于CA的城市土地利用演变人工神经网络模拟

基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局.在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合,表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间.若能增加社会、经济因素的影响,减少网络训练时的信息浪费,将进一步优化模拟效果.     

元胞自动机和粗集支持下的土地利用变化研究

元胞自动机(CA)可以有效地模拟城市土地利用类型的演变过程,在土地演变过程中需要确定转换规则.该文是用粗集理论来确定元胞自动机(CA)不确定性转换规则的方法,再利用得出的转换规则在matlab中进行编程对城市土地利用类型的演化进行模拟预测.分析结果表明,利用粗集理论得出的转换规则在进行模拟预测后,用卡帕系数得到的结果评价是0.664 6,为高度一致性,用混淆矩阵得到的总精度结果评价为83.49%,与实际情况比较相符.粗集和CA的结合对城市土地利用变化的模拟和预测具有相应的借鉴意义.     

土地利用演变元胞自动机仿真系统设计与实现

元胞自动机模型是土地利用演变模拟与预测的重要工具.文章基于组件式GIS平台SuperMap Objects,利用微软C#语言构建了一套土地利用演变元胞自动机模型仿真系统:LUCC-CA,用于城市土地利用演变的模拟与预测分析.该软件主要包括简单的数据预处理、模型数据输入、各种模型参数设定、模型运行控制、结果精度评价以及模型仿真结果输出等几部分功能.以广东省广州市花都区为例,利用LUCC-CA系统对花都区1995～2005年土地利用演变模拟进行了实证研究.通过精度分析得出2005年模拟结果与该年实际土地利用现状的平均符合度为75.23%.结果表明该模型系统能够较好地反应区域土地利用演变动态,可为相关研究提供参考.     

基于SD-CA模型的快速城市化地区土地利用空间格局变化预测

利用未来用地模拟(FLUS)模型预测土地利用变化,探讨深圳市在快速城市化进程中土地利用格局的时空演变特征.首先,基于2004-2018年的历史数据,用系统动力学(SD)模型预测未来用地需求.然后,使用元胞自动机(CA)模型,基于2014年土地利用图,预测2025年的耕地、园地、林地、草地、城镇用地、交通用地、水域和其他...     

基于Markov-CA的莆田市涵江区土地利用时空演变研究

针对莆田市涵江区土地利用时空演变模型进行研究,将基于时间离散、状态离散的马尔可夫(Markov)模型和元胞自动机(CA)模型优点有机结合,建立涵江区土地利用Markov-CA模型。利用2005年、2010年涵江区土地利用影像数据,分析土地利用特征,对2015年、2020年、2025年、2030年土地利用时空演变进行模拟。采用Lee-Sallee形状指数作为Markov-CA模型评价指标,评定模型精度。通过实验结果分析,2012年形状指数,证实基于Markov-CA的土地利用时空演变方法精度较高,模拟结果可作为涵江区土地利用政策制定和规划提供理论参考。     

基于扩展CA模型的武汉市城市土地集约优化配置研究

许多地理现象的演变与其影响要素之间存在着复杂的关系,并往往具有时空动态性.本文针对城市土地集约优化配置的实际情况,引入元胞自动机(CA)模型,对其主要参数元胞、状态、转换规则、平滑规则等进行修正,提出了基于GIS和CA的城市土地集约优化配置思路;并以武汉市为例进行了实证研究,经构建CA优化配置模型后进行局部优化,结果表...     

地理元胞自动机及空间动态转换规则的获取

 以东莞市黄江等镇城市发展为例,利用逐步逻辑回归方法,获取分区的元胞自动机动态规则,用分区的动态规则CA模拟了研究区1988-2004年的城市扩张,采用逐点对比法和Moran I指数对模拟结果进行了评价。结果表明,分区的空间动态转换规则比统一的静态转换规则能获得更高的模拟精度,动态转换规则克服了传统静态转换规则无法反映区域内部城市发展差异的缺陷。     

地理元胞A动机及空间动态转换规则的获取

以东莞市黄江等镇城市发展为例，利用逐步逻辑回归方法，获取分区的元胞自动机动态规则，用分区的动态规则CA模拟了研究区1988—2004年的城市扩张，采用逐点对比法和MoranI指数对模拟结果进行了评价。结果表明，分区的空间动态转换规则比统一的静态转换规则能获得更高的模拟精度，动态转换规则克服了传统静态转换规则无法反映区域内部城市发展差异的缺陷。     

基于CA-ANN喀斯特石漠化时空格局的动态模拟和预测

分析了石漠化成灾综合机理,以GIS为平台,结合元胞自动机和神经网络模型,对石漠化灾害的空间格局进行动态模拟和预测.鉴于元胞自动机转换规则的难于确定的特点,利用神经网络来训练和获取石漠化转化的规则,进一步提高元胞自动机动态模拟能力.同时,由于GIS中嵌入元胞自动机,GIS的空间分析功能得到增强.     

元胞自动机时空数据模型与预测方法

对标准元胞自动机(cellular automata,CA)模型进行扩展以满足具体行业地理信息系统(GIS)平台上时空动态模拟和预测应用要求。然后以电力行业配电网空间负荷预测为具体应用,建立起了土地利用演化动态模型与电力负荷空间预测之间关系,解决了时空数据管理中空间数据离散如何与属性数据进行交互问题。模拟出城市土地利用动态发展变化过程,预测出规划区域中的各划分小区土地的未来使用类型,建立起配电网空间负荷预测时空数据模型,突破了传统时空分离电力预测的预测方法的局限。最后通过一个配电网空间负荷预测实例验证了该方法有效性。     

基于CA-SVM模型的莆田市城市扩张特征

【目的】利用城市用地扩张模型分析城市用地系统特征、演变过程与机制。【方法】利用支持向量机的非线性特性来定义元胞自动机的非线性转换规则,计算出各个元胞与城市中心、商业中心、大小道路、地质地貌控制边界等距离的区域空间变量,并求出这些变量对每个元胞转变为城市概率的贡献,建立基于CA-SVM的城市扩张模拟模型,以揭示莆田市城市用地扩张规律。【结果】构建的CA-SVM模型在定义分类超平面的同时考虑最小化结构风险和最大距离间隔,使用该模型在莆田市城市扩张模拟中的逐点对比精度达到83%以上。莆田市城市用地扩张的主要方向为东北、东南和南部沿海地区,且呈现出沿交通主干道的轴向扩张模式,在港口和码头等沿海交通网络节点处形成城市扩张的跳跃式布局。【结论】构建的CA-SVM模型可定量地反映各空间要素在研究区城市格局所起的作用,继而完成分析城市发展的主要规律。     

贝叶斯概率与元胞自动机的非线性转换规则

利用朴素贝叶斯分类器(NBC)、高斯径向基函数和离散模型获取城市CA模型的非线性转换规则,提出NBC—CA模型,并将该模型应用于深圳市1988-2010年城市演变的动态模拟中。研究结果表明,所提出的CA模型能反映复杂城市系统的非线性、不确定性特点,模型模拟的结果要比传统MCE方法模拟精度高。NBC—CA模型中的径向基参数可解释不同空间变量的作用下,城市发展的集中区域以及空间变量对城市发展的影响范围,能够反映城市发展的模式和特征。     

面向对象的地理元胞自动机

提出了一种面向对象的地理元胞自动机(GeoCA)。在与G IS结合的基础上,利用面向对象技术分析来设计GeoCA模拟系统,由VB AO建立一个具有良好扩展性、用户可定制和友好界面的实验平台。通过采用MCE(多准则判断)来获取GeoCA模型的转换规则。以珠江三角洲的东莞作为研究区域,在GeoCA模拟的结果上,讨论了该地区的土地利用的变化趋势及所面临的问题。     

高速公路意外事件所致堵塞的消散策略研究

通过建立交通意外事件影响下的交通流仿真模型,对拥堵传播及有效的干涉控制措施进行仿真.分析了非稳态交通条件下的车辆行为特性;并对现有主流元胞自动机模型规则进行改进,建立起一种新的元胞自动机交通流模型.该模型能够较好地仿真拥堵传播与消散过程,有效地探索拥堵的消散规律;利用该模型对各种控制措施的堵塞消散效率的研究结果表明,限流限速组合控制策略具有较优的堵塞消散效果.     

基于偏最小二乘地理元胞模型的城市生长模拟

提出了一种基于偏最小二乘回归(PLS)方法的地理元胞(cellular automata,CA)模型PLS-CA,并用来模拟城市生长和扩展.CA模型的定义涉及存在严重相关性的众多空间变量,而传统的多准则判别技术(MCE)和主成分分析(PCA)不能够彻底地解决变量相关性问题.利用偏最小二乘回归从空间变量中提取线性无关的主成分,从而获取地理元胞自动机(CA)的转换规则,在地理信息系统(GIS)环境下建立PLS-CA模型,可以优化城市生长和扩展的模拟.利用提出的PLS-CA模型,模拟了上海市嘉定区1989年与2006年城市生长和扩展情况.