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扩展邻域元胞自动机模型城市扩张研究 总被引：1，自引：0，他引：1
元胞自动机近年来被广泛应用于动态模拟城市扩张,但其邻域类型一般固定于摩尔邻域.文章基于Geo-CA理论,自定义扩展邻域类型,并结合特定地理位置多层次约束性条件构建CA模型,扩展了CA模型的空间建模功能.以武汉市为例,将2000年和2009年TM遥感影像和城市用地数据作为基础,结合武汉市城市规划图、DEM、道路交通图、水域等多层次图像,构成空间数据库,建立武汉市城市扩张扩展邻域CA模型.最后以2009年数据为基础,对武汉市2018年城市用地扩张情况进行预测,为武汉市城镇建设提供参考. 相似文献
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针对同一地区不同时间内直播星电视服务用户的数量变化特征,该文提出了基于时间序列的直播星用户预测方法,并通过ARIMA模型预测用户数量。分析了ARIMA模型的建立方法和评价参数,对时间序列模型ARIMA(p,d,q)的参数进行不同组合的尝试;利用模型评价参数(平稳的R方和正态化的BIC)确定模型的阶数p、q;对模型进行参数检验和显著性检验,根据检验结果确立最终模型为ARIMA(4,2,3);采用宁夏用户数据对模型拟合效果进行验证,进而对未来几个月的用户数量进行预测。结果表明,时间序列模型ARIMA(4,2,3)对宁夏用户数量变化的预测准确度比较高。 相似文献
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一种建筑沉降叠加预测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高层建筑的沉降监测与趋势预报问题,结合时间序列分析方法,该文提出一种基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法,把沉降监测时间序列数据分解为趋势项与随机项,分别建立趋势回归函数模型与随机项ARMA模型,叠加进行沉降量的预报,并通过上海外滩某高层建筑的沉降监测实例,研究并比较了该方法与传统的ARIMA差分预测法对建筑沉降预报精度的影响。实验结果表明:基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法在沉降预报中精度优于基于ARIMA的差分预测法。该方法利用趋势回归函数的保持作用,克服了传统的时间序列ARIMA模型在长期预测中精度不高的问题,并且随着预测步长的增加,优势更加明显。 相似文献
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一种基于模糊长短期神经网络的移动对象轨迹预测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
预测移动对象未来某时刻位置能够为城市规划与管理、城市公共安全、城市应急指挥等提供重要的决策依据,也可为个性化信息推荐、广告定投等基于位置的服务应用提供技术支持。已有预测算法多采用固定格网剖分,位置相近轨迹点常被划分至不同格网,使得潜在轨迹模式被忽略,降低了预测精度。此外,已有预测模型不能有效学习到长序列轨迹有效信息,造成长期依赖问题。本文提出一种基于模糊长短时记忆神经网络（fuzzy long short term memory network,Fuzzy-LSTM）模型的移动对象轨迹预测算法,引入模糊轨迹概念解决固定格网剖分所导致的尖锐边界问题,并对传统LSTM进行改进,综合利用移动对象历史轨迹邻近性和周期性出行特征,提高移动对象轨迹位置预测精度。最后,采用某市10万用户连续15个工作日的移动通讯信令轨迹数据集对方法进行试验分析。结果表明,本文方法在30 min预测周期内的预测平均准确率达到83.98%,较经典的Naïve-LSTM预测模型和NLPMM预测模型分别提高了4.36%和6.95%。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
城市居民通勤活动分析是解决城市职住失衡和交通拥堵问题的重要技术支持。移动轨迹大数据增加了城市居民通勤活动观测的数据类型、数据规模、采样频率和信息量,有助于揭示就业居住空间模式和通勤活动的内在规律。概述了多学科领域城市居民通勤活动研究及相关移动轨迹数据分析的进展,明晰了通勤活动分析的概念、指标、模型和方法。从城市居民通勤活动的行为特征、空间格局和受职住空间影响这3个方面,给出了移动轨迹数据支持下的居民通勤活动分析技术架构,指出城市居民通勤活动分析技术正朝着城市规划、交通预测和移动轨迹大数据的多学科交叉理论方向发展。 相似文献
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路网更新的轨迹-地图匹配方法 总被引：2，自引：2，他引：0
全面准确的路网信息作为智慧城市的重要基础之一,在城市规划、交通管理以及大众出行等方面具有重要意义和价值。然而,传统的基于测量的路网数据获取方式往往周期较长,不能及时反映最新的道路信息。近几年,随着定位技术在移动设备的广泛运用,国内外学者在研究路网信息获取时逐渐将视野转向移动对象的轨迹数据中所蕴含的道路信息。当前,基于移动位置信息的路网生成和更新方法多是直接面向全部轨迹数据施加道路提取算法,在处理大规模轨迹或者大范围道路时,计算量极大。为此,本文基于轨迹地图匹配技术,提出一种采用"检查→分析→提取→更新"过程的螺旋式路网数据更新策略。其主要思想是逐条输入轨迹,借助HMM地图匹配发现已有路网中的问题路段,进而从问题路段周边局部范围内的轨迹数据中提取并更新相关道路信息。该方法仅在局部范围内利用少量轨迹数据来修复路网,避免了对整个轨迹数据集进行计算,从而有效减少了计算量。基于OpenStreetMap的武汉市区路网数据以及武汉市出租车轨迹数据的试验表明,本文提出的路网更新方法不仅可行,而且灵活高效。 相似文献
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随着移动互联网的发展和普及,传统城市规划数据调查方法逐渐被新型移动终端数据的丰富且广泛的应用所取代,结合GIS数据提供的地理位置信息可以高准确性、低成本、大样本量地提供城市规划调查数据。本文提出了一种基于GIS的城市交通出行方式自动识别模型建立方法,进一步加强了在移动网络时代中GIS与城市规划结合的应用可行性,拓展并深化了GIS的应用领域。 相似文献
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利用位置签到数据探索城市热点与商圈 总被引：1，自引：0，他引：1
众源地理数据（Crowd Sourcing Geographic Data）是指由大众采集并向大众开放共享的地理空间数据。众源位置签到数据作为众源地理数据的一种,客观真实的反映了大众日常生活行为,包含大量丰富的社会化属性信息。本文提出了一种基于众源位置签到数据的城市热点探测与商圈挖掘方法,首先对位置签到数据时空分布特性进行了研究,设计并提出了众源位置签到数据时空数据库模型;其次,提出了位置签到数据探索性空间分析方法,通过对众源位置签到数据的空间聚类分析,实现基于位置签到数据的商圈热点探测;最后,以武汉市为例,对街旁网截止2011年9月30日的众源位置签到数据进行了城市热点探测与商圈挖掘分析实验,结果表明,基于众源位置签到数据挖掘的武汉市商圈分布与城市规划商圈具有强相关性,可用于城市社会经济发展预测与区域经济规划。 相似文献
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Population mobility patterns are important for understanding a city's rhythms. With the widespread use of mobile phones, population-based trajectories can be utilized to explore such mobility patterns. However, to protect personal privacy, mobile phone data must be de-identified by data aggregation within each spatiotemporal unit. In data acquired from mobile phones, population mobility features are still implicit in the spatiotemporally aggregated grid data. In this study, based on image-processing techniques, a two-step 3D gradient method is adopted to extract the movement features. The first step is to estimate the initial movement pattern in each spatiotemporal grid, and then to estimate the accumulated movement pattern within a time period around a geographical grid. This method can be applied adaptively to multi-scale spatiotemporal grid data. Using geospatial visualization methods, estimated motion characteristics such as velocity and flow direction can be made intuitive and integrated with other multiscale geospatial data. Furthermore, the correlation between the population mobility pattern and demographic characteristics, such as gender and age groups, can be analyzed with intuitive visualization. The implication of the visualization results can be used for understanding the human dynamics in a city, which can be beneficial for urban planning, transportation management, and socioeconomic development. 相似文献
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城市土地利用是人的活动与城市物质空间交互所表现出的综合结果,因此人的活动与城市土地利用功能密切相关;具有不同时间段人的活动的空间聚集与分散规律的区域,其所属的社会功能属性亦不相同。随着大数据时代的到来,以居民手机数据为代表的基于位置的服务数据（local basic service,LBS）大量出现,使得实现时空全覆盖和精细化地监测城市人的活动成为可能。因此,利用手机数据的优势,能够实现从人的角度来区分识别城市用地功能类型。利用手机通话详单数据（call detail records,CDRs）提取面向地块尺度的居民通话聚合时序特征,提出了一种城市土地利用类型谱聚类识别方法。以武汉市为例进行实验分析,结果表明,该方法识别城市土地利用的平均精度为54.6%,为探知城市土地利用空间分布提供了一个有效的方法。 相似文献
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以武汉市为研究对象,基于武汉多时相航摄影像数据,借助GIS技术和空间分析方法,以城市用地扩展速度和强度指数、分形维数、紧凑度为城市形态指标,实证分析1986～2008年间武汉城市建成区外部形状的变化过程,期望为武汉规划决策的制定以及相关调控措施的研究等提供依据。 相似文献
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以武汉市部分地区为例,运用多主体模型（MAS/RE）在Arc/Info平台上对该地区的居住用地扩展进行了模拟尝试。研究显示,MAS/RE模型对于理解主体行为对居住用地扩展过程的影响是合适的,特别是在对时间、空间和行为复杂性的表达上具有优势,从而能够为政府和城市规划者制定规划政策提供依据。 相似文献
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AnthonyGar-onYeh LIXia 《地球空间信息科学学报》2004,7(1):6-13
This paper presents a new type of cellular automata (CA) model for the simulation of alternative land development using neural networks for urban planning. CA models can be regarded as a planning tool because they can generate alternative urban growth. Alternative development patterns can be formed by using different sets of parameter values in CA simulation. A critical issue is how to define parameter values for realistic and idealized simulation. This paper demonstrates that neural networks can simplify CA models but generate more plausible results. The simulation is based on a simple three-layer network with an output neuron to generate conversion probability. No transition rules are required for the simulation. Parameter values are automatically obtained from the training of network by using satellite remote sensing data. Original training data can be assessed and modified according to planning objectives. Alternative urban patterns can be easily formulated by using the modified training data sets rather than changing the model. 相似文献
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This paper presents a new type of cellular automata (CA) model for the simulation of alternative land development using neural networks for urban planning. CA models can be regarded as a planning tool because they can generate alternative urban growth. Alternative development patterns can be formed by using different sets of parameter values in CA simulation. A critical issue is how to define parameter values for realistic and idealized simulation. This paper demonstrates that neural netowrks can simplify CA models but generate more plausible results. The simulation is based on a simple three-layer network with an output neuron to generate conversion probability. No transition rules are required for the simulation. Parameter values are automatically obtained from the training of network by using satellite remote sensing data. Original training data can be assessed and modified according to planning objectives. Alternative urban patterns can be easily formulated by using the modified training data sets rather than changing the model. 相似文献
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为揭示城镇化背景下武汉市人口时序增长趋势和人口空间分布格局演变特征,本文基于1990年第四次、2000年第五次、2010年第六次全国人口普查和2014年武汉市人口普查数据,运用统计学原理和GIS空间分析方法,分析了武汉市人口增长的时空变化规律;应用人口密度空间分布的数学模型,得到武汉市人口空间分布格局的演变趋势。人口增长研究表明:1990年以后,武汉市人口数量迅速增长,总体上形成了中心聚集、外围扩散的空间发展格局。空间分布研究表明:1)武汉市的人口密度分布更加符合Clark模型,主城区Smeed模型拟合效果更好。近25年来,武汉市城镇化进程迅速,人口向主城区聚集。随着时间发展,主城区逐步呈现初级阶段的郊区化。2)武汉市主城区人口空间分布已经出现多中心化的趋势,并且已经有两个街道发育成为人口次中心。研究结果可为武汉市人口相关决策的制定和城市结构调整提供参考依据,有助于认识我国中部崛起城市的发展规律,为其他城市的发展和规划提供参考和借鉴。 相似文献
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区域网络空间交互已逐渐成为地理学热点研究问题。本文将由城市群形成的城市化区域抽象为地理空间数据场,以城市为场源、城市间的交互作用为场强度量,构建了基于地理空间数据场的城市间多向网络交互情景分析模型。以武汉城市圈为典型区,以城市圈5年时点数据为基础,分析了城市多向网络交互作用及其在区域一体化发展过程中的动态变化。结果表明:武汉城市圈内一核众弱空间格局明显,区域整体交互差异显著不均;2006年后,城市交互强度上升速率有了较大提升,武汉城市圈政策对城市网络交互情景的影响初步显现。 相似文献