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多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引:5,自引:0,他引:5
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
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就业与居住空间关系是城市规划与管理研究的热点问题。已有研究主要基于传统宏观模型对就业—居住空间结构进行现状分析或对城市理论进行实证研究,在微观尺度的机制探讨与过程模拟方面较为缺乏。本文基于多智能体自下而上的建模思想,提出基于就业市场的人口居住区位选择模型(Labor Market Based Model of Residential Location-LMBMRL)。以典型的快速工业化地区—东莞市主城区为实验区,通过多情景模拟对就业与居住空间的互动关系进行机制探讨与过程分析。模拟结果充分反映了就业选择对人口居住区位决策的影响,定量评估了住房与交通对职住空间均衡性与职住分离的影响规律。当住房成本提高时,城市职住均衡性降低;当交通可达性提高时,城市空间结构可能出现较为显著的职住分离现象。最后通过多情景模拟揭示不同行业劳动人口群体的就业—居住空间特征与组织模式。研究结果有助于深刻理解城市就业—居住空间互动关系及其内部因果,能够为城市规划与管理提供决策参考。 相似文献
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绿道在中国国内是新生事物,广东在这一新生事物的建设方面走在了全国前列。本文论述了绿道网竣工测量的必要性,同时结合珠三角绿道网建设现状,提出了绿道网竣工测量的技术要求和几点建议。 相似文献
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一种基于生物群集智能优化的遥感分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于生物群集智能(swarm intelligence-based)的遥感影像分类新方法. 智能式分类是遥感研究的热点和趋势. 设计出一种新的实数制编码的粒子群遥感影像分类器(PSO-Miner), 在分类规则提取时, 粒子能自动寻找各个波段的最优分割点. 并且该方法所提取的分类规则毋需通过数学公式来表达, 能更方便和准确地描述自然界中的复杂关系, 比数学公式更容易让人理解. 将该方法应用于番禺地区的遥感影像, 取得了较好的分类结果. 并与See5.0决策树方法进行了对比研究, 实验结果表明, 基于群集智能方法的分类精度比决策树方法的精度更高. 相似文献
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生态价值区新增建设用地动态监测是城市生态管理的重要工作,选取东莞全市市内具有一定生态价值的区域作为研究对象,即涉及生态控制线范围及生态控制线外具有一定规模的水域、山体等生态资源区域,制定了相应的监测标准,建立了人工与自动、动态与静态、内业和外业相结合的监测方法体系。并以前后两期监测结果为例,从空间分布、用地类型及外业核查案例等方面进行了评价。该成果转变了传统的依赖耗时耗力耗财的人工巡查方式,又可作为涉嫌违规用地及时查处的方法参考,促进城市生态资源的有效保护。 相似文献