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相似文献
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1.
基于关系数据库的CA模型扩展和时空模拟实验研究   总被引：10，自引：0，他引：10  
具备时空计算特征的元胞自动机（CA）模型与地理信息系统（GIS）集成在地理过程模拟方面具有很大的优势，但标准CA在邻居规则等方面的严格定义制约了CA对真实世界的模拟能力，在分析了元胞空间关系和元胞邻居描述的基础上，该文提出元胞邻居不仅存在几何空间上的邻接形式，还存在空间上不邻接但属性上相关的邻居形式，传统思路的模型扩展很难完全解决CA的局限性，基于关系数据库来定义和选择元胞邻居是一种有益的理论尝试，以时空为载体的文化革新扩散系统具有多空间扩散形式和遗传特征，相对于标准CA基于关系数据库的CA扩展模型可以更真实地对其进行时空模拟，笔者以服装传播为典型案例做实验研究，取得了比较满意的实验结果，认为基于关系数据库的CA扩展模型比较适用于具有多空间扩散形式的复杂系统的过程模拟。  相似文献   

2.
基于扩展CA的文化传播时空模拟研究   总被引：3，自引：0，他引：3  
罗平  何素芳  伍兆强  杜清运 《热带地理》2002,22(4):371-374,381
文化传播影响因素复杂，具有空间上的相邻、不相邻、选择、随机等扩散形式和时间上的遗传特征，其时空模拟必须借助复杂系统研究方法。元胞自动机模型（CA）与GIS集成在地理过程模拟方面具有很大的优势。文中在分析元胞空间关系和元胞邻居描述的基础上，提出元胞邻居存在几何间上的邻接形式和空间上不邻接但属性上相关的邻居形式。据此，通过对文化革新扩散的实质、空间形式、影响因素等分析，对立了基于邻居扩展CA的文化传播系统模型，并利用该模型对文化传播现象进行了实验研究，取得了比较满意的实验结果。  相似文献   

3.
基于案例推理的元胞自动机及大区域城市演变模拟   总被引：19，自引：0，他引：19  
黎夏  刘小平 《地理学报》2007,62(10):1097-1109
元胞自动机(CA) 被越来越多地用于复杂系统的模拟中。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。在研究区域较大和模拟时间较长时, 定义具体的规则来反映这种复杂关系有较大的困难。为了解决CA 转换规则获取的瓶颈问题, 提出了基于案例推理(CBR) 的CA 模型, 并对CBR 的k 近邻算法进行了改进, 使其能反映转换规则的时空动态性。将该模型应用于大区域的珠江三角洲城市演变中。实验结果显示, 其模拟的空间格局与实际情况吻合较好。与常规的基于Logistic 的CA 模型进行了对比, 所获得的模拟结果有更高的精度和更接近实际的空间格局, 特别在模拟较为复杂的区域时有更好的模拟效果。  相似文献   

4.
地理元胞自动机模型研究进展   总被引：6，自引：0，他引：6  
赵莉  杨俊  李闯  葛雨婷  韩增林 《地理科学》2016,36(8):1190-1196
元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)是一种基于微观个体的相互作用空间离散动态模型,其强大的计算功能、固有的平行计算能力、高度动态及空间概念等特征,使它在模拟空间复杂系统的时空动态演变研究具有较强的优势。文章回顾了元胞自动机的发展历程,阐述了CA在地理学中的主要应用领域和研究进展,在此基础上,以现实世界地理实体及现代城市扩张特征为视角,分析目前CA研究所面临的问题,并对其未来的研究趋势进行了初步探讨,认为以下3个方面将是未来CA研究的热点：① 利用不规则元胞及可控邻域的CA模型,对不同规则或不同邻域地理实体的模拟研究;② 采用三维元胞自动机对现代城市扩张进行立体化模拟,以克服二维CA模型的缺陷;③ 将矢量元胞自动机模型应用于地理实体的模拟研究,进一步提高模拟精度。  相似文献   

5.
元胞自动机的地理过程模拟机制及扩展   总被引：12，自引：5，他引：7  
罗平  耿继进  李满春  李森 《地理科学》2005,25(6):724-730
地理空间、地理梯度、地理流和空间关系是经典地理学进行地理过程分析常用的4个基本概念,元胞自动机(CA)作为复杂空间系统研究的重要工具。分析表明,其与经典地理过程分析理论具有类似地表达机制,因而能有效地进行地理过程模拟。但由于标准CA是一种更广泛抽象的空间模型,其对地理特征的描述存在一定局限,限制了其更真实地模拟地理过程的能力。论文提出了基于地理特征的CA概念模型,深圳特区土地利用演化的实证研究表明,地理特征CA概念模型具有极大的应用价值。  相似文献   

6.
基于CA的城市增长与土地增值动态模拟方法探讨   总被引：18，自引：2，他引：18  
城市增长与土地增值是一种时空动态变化的复杂地理过程，如何有效地模拟这一过程是该研究领域的一个重要问题。基于GIS的元胞自动机模型，具有模拟地理时空演化过程的能力。该文首先对CA模型进行扩展，再与GIS集成，提出一种模拟城市增长与土地增值时空间动态过程的新方法，并以四川省德阳市为例进行分析。  相似文献   

7.
基于GIS与CA的城市扩展研究——以洛阳市为例   总被引：1，自引：0，他引：1  
元胞自动机(Cellular Automata,CA)是一种"自下而上"的动态模拟建模框架,具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。CA模型的这些特点使得它在城市增长、扩展和土地利用演化模拟等方面较为合适,成为CA应用的热点。探讨利用GIS技术开发CA模型将会改善CA模拟城市扩展的环境,建立典型的城市CA模型也会发现新的参数和转换规则。基于CA原理,结合GIS与RS技术,在ArcGIS平台中进行二次开发,构建了GIS-CA模型系统。以洛阳市为研究区域,对其城市扩展进行了模拟和预测,结果表明,将人为的规划因素加入到CA模型中,打破了CA模型只能模拟城市受自然因素影响而进行的扩展。模拟结果比较真实可信,也为下一步城市规划提供决策支持。  相似文献   

8.
元胞邻域对空间直观模拟结果的影响   总被引：2，自引：1，他引：1  
冯永玖  韩震 《地理研究》2011,30(6):1055-1065
作为一种空间直观模拟模型,地理元胞自动机(Geo-CA)能够模拟及预测城市扩展与土地利用情景.地理CA模拟中,元胞邻域及其空间构型会对转换规则的挖掘与空间直观模拟结果的可靠性产生显著影响,从模拟进度和精度、景观格局及运行效率等角度可以定量分析这种影响.以logistic回归CA模型为例,基于Von:Neumann型和M...  相似文献   

9.
基于局部化转换规则的元胞自动机土地利用模型   总被引：3，自引：1，他引：2  
传统土地利用元胞自动机(Cellular automata,CA)模型基于空间同质性假设,使用全局性模型建立元胞转换规则,忽略了土地利用变化驱动因素的驱动作用在空间上的变化。以美国佛罗里达州的橙县(Orange County)2003-2009年土地利用变化为例,提出了基于局部化转化规则的CA土地利用模型,其中元胞的土地利用类型适宜性由地理加权多项logit模型(Geographically weighted multinomial logit,GWML)获得。结果表明:GWML模型较传统全局性多项logit(Multinomial logit,MNL)模型有更高的数据解释能力。基于GWML模型的土地利用CA模型能反映局部土地利用变化模式,因而较基于MNL模型的CA模型具有更高的模拟精度。所得结论对未来国内地区的研究有借鉴意义。  相似文献   

10.
大尺度和精细化城市扩展CA的理论与方法探讨   总被引：2，自引：0，他引：2  
城市模型研究存在两个必然趋势:研究单元由粗糙单元向精细单元转变,研究范围由单个城市向城市群、整个国家乃至全球转变,但在大地理区域上建立精细化的城市模拟模型,兼顾大地理尺度和基本空间单元仍存在较大的难题,它对当前地理模拟的计算能力、数据质量和理论方法等都提出了新的要求。在此背景下,该文从理论、方法和应用研究上总结近年来城市扩展CA领域取得的重要进展和呈现的新特征,并提出构建大尺度和精细化城市模型的关键技术及亟待解决的主要问题,以满足未来城市模型在大数据量和高精度方面的要求。研究得出以下结论:1)耦合CA模型与城市空间相互作用模型,可弥补城市扩展CA在表达城市网络空间联系与交互作用上的不足;2)丰富的带有地理位置信息的地理时空大数据,为开展大尺度和精细化城市扩展模拟研究创造前所未有的机遇;3)设计高性能地理元胞并行技术,可为大尺度和精细化城市CA计算提供高效运算工具;4)有必要探究地理时空数据和地理模拟过程的可靠性,实现对现实世界更为准确的模拟与预测。  相似文献   

11.
基于区块特征的元胞自动机土地利用演化模型研究   总被引：1，自引：1，他引：0  
针对传统元胞自动机模型中栅格式规则空间模拟复杂地理元素精度不高的问题,提出一种基于土地区块特征的非规则空间元胞自动机模型,以地理单元实质不规则实体形状作为元胞空间单元,进行土地利用变化的仿真模拟,运用MapInfo建立非规则空间元胞自动机模型的应用软件.对头灶镇土地利用演化的实证研究表明,非规则空间元胞自动机模型可以更真实地描述元胞地理信息、局部空间关系和演化规则,可为城市规划提供决策支持.  相似文献   

12.
Simulation and quantitative analysis of urban land use change are effective ways to investigate urban form evolution. Cellular Automata (CA) has been used as a convenient and useful tool for simulating urban land use change. However, the key issue for CA models is the definition of the transition rules, and a number of statistical or artificial intelligence methods may be used to obtain the optimal rules. Neighborhood configuration is a basic component of transition rules, and is characterized by a distance decay effect. However, many CA models do not consider the neighbor decay effect in cellular space. This paper presents a neighbor decay cellular automata model based on particle swarm optimization (PSO-NDCA). We used particle swarm optimization (PSO) to find transition rules and considered the decay effect of the cellular neighborhood. A negative power exponential function was used to compute the decay coefficient of the cellular neighborhood in the model. By calculating the cumulative differences between simulation results and the sample data, the PSO automatically searched for the optimal combination of parameters of the transition rules. Using Xiamen City as a case study, we simulated urban land use changes for the periods 1992–1997 and 2002–2007. Results showed that the PSO-NDCA model had a higher prediction accuracy for built-up land, and a higher overall accuracy and Kappa coefficient than the urban CA model based on particle swarm optimization. The study demonstrates that there exist optimal neighborhood decay coefficients in accordance with the regional characteristics of an area. Urban CA modelling should take into account the role of neighborhood decay.  相似文献   

13.
The reliability of raster cellular automaton (CA) models for fine-scale land change simulations has been increasingly questioned, because regular pixels/grids cannot precisely represent irregular geographical entities and their interactions. Vector CA models can address these deficiencies due to the ability of the vector data structure to represent realistic urban entities. This study presents a new land parcel cellular automaton (LP-CA) model for simulating urban land changes. The innovation of this model is the use of ensemble learning method for automatic calibration. The proposed model is applied in Shenzhen, China. The experimental results indicate that bagging-Naïve Bayes yields the highest calibration accuracy among a set of selected classifiers. The assessment of neighborhood sensitivity suggests that the LP-CA model achieves the highest simulation accuracy with neighbor radius r = 2. The calibrated LP-CA is used to project future urban land use changes in Shenzhen, and the results are found to be consistent with those specified in the official city plan.  相似文献   

14.
城市规划CA模型及其应用   总被引：2，自引：2，他引：0  
基于CA模型,从城市规划角度,通过引入控制性详细规划层,将整个城市空间划分为不同组团片区,构建了自下而上和自上而下相结合的城市规划CA模型(UPCA),并以长沙市为例进行实证研究。结果表明:该模型简化了传统CA城市模拟模型的数据量,提高了模型的模拟精度,并增强了模型的规划决策功能,使模型具备一定的社会经济分析能力。  相似文献   

15.
This paper presents a new method to discover transition rules of geographical cellular automata (CA) based on a bottom‐up approach, ant colony optimization (ACO). CA are capable of simulating the evolution of complex geographical phenomena. The core of a CA model is how to define transition rules so that realistic patterns can be simulated using empirical data. Transition rules are often defined by using mathematical equations, which do not provide easily understandable explicit forms. Furthermore, it is very difficult, if not impossible, to specify equation‐based transition rules for reflecting complex geographical processes. This paper presents a method of using ant intelligence to discover explicit transition rules of urban CA to overcome these limitations. This ‘bottom‐up’ ACO approach for achieving complex task through cooperation and interaction of ants is effective for capturing complex relationships between spatial variables and urban dynamics. A discretization technique is proposed to deal with continuous spatial variables for discovering transition rules hidden in large datasets. The ACO–CA model has been used to simulate rural–urban land conversions in Guangzhou, Guangdong, China. Preliminary results suggest that this ACO–CA method can have a better performance than the decision‐tree CA method.  相似文献   

16.
Traditional urban cellular automata (CA) model can effectively simulate infilling and edge-expansion growth patterns. However, most of these models are incapable of simulating the outlying growth. This paper proposed a novel model called LEI-CA which incorporates landscape expansion index (LEI) with CA to simulate urban growth. Urban growth type is identified by calculating the LEI index of each cell. Case-based reasoning technique is used to discover different transition rules for the adjacent growth type and the outlying growth type, respectively. We applied the LEI-CA model to the simulation of urban growth in Dongguan in southern China. The comparison between logistic-based CA and LEI-CA indicates that the latter can yield a better performance. The LEI-CA model can improve urban simulation accuracy over logistic-based CA by 13.8%, 10.8% and 6.9% in 1993, 1999 and 2005, respectively. Moreover, the outlying growth type hardly exists in the simulation by logistic-based CA, while the proposed LEI-CA model performs well in simulating different urban growth patterns. Our experiments illustrate that the LEI-CA model not only overcomes the deficiencies of traditional CA but might also better understand urban evolution process.  相似文献   

17.
基于动态约束的元胞自动机与复杂城市系统的模拟   总被引：2，自引：0，他引：2  
为获得复杂城市系统更理想的模拟效果,提出时空动态约束的城市元胞自动机(CA)模型。用不同区域、不同时间新增加的城市用地总量作为CA模型的约束条件,形成时空动态约束的CA模型,并利用该模型模拟1988—2010年东莞市和深圳市城市扩张过程。结果表明,利用CA模型模拟的1993年城市用地总精度比静态CA模型提高了5.86%,而且模型中的动态约束条件可以反映城市发展的时空差异性。  相似文献   

18.
杨青生  黎夏 《地理学报》2006,61(8):882-894
为了更有效地模拟地理现象的复杂演变过程,提出了用粗集理论来确定元胞自动机 (CA)不确定性转换规则的新方法。CA可以通过局部规则来有效地模拟许多地理现象的演变过程。但目前缺乏很好定义CA转换规则的方法。往往采用启发式的方法来定义CA的转换规则,这些转换规则是静态的,而且其参数值多是确定的。在反映诸如城市扩张、疾病扩散等不确定性复杂现象时,具有一定的局限性。利用粗集从GIS和遥感数据中发现知识,自动寻找CA的不确定性转换规则,基于粗集的CA在缩短建模时间的同时,能提取非确定性的转换规则,更好地反映复杂系统的特点。采用所提出的方法模拟了深圳市的城市发展过程,取得了比传统MCE方法更好的模拟效果。  相似文献   

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