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1.
地理元胞自动机模型研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
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
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地理元胞自动机模型的尺度敏感性及原因 总被引：6，自引：1，他引：5
地理元胞自动机模型的模拟精度会受到元胞尺度的影响。以杭州市土地利用变化模拟为例,分析了元胞尺度分别为50m×50m、100m×100m、150m×150m和200m×200m时地理元胞自动机模型的模拟精度,对地理元胞自动机模型的尺度敏感性进行了分析;并从元胞转换规则入手,研究了元胞自动机模型尺度敏感性产生的原因:(1)元胞尺度会对地理元胞自动机模型的模拟精度产生影响,元胞尺度越精细模拟精度越高;(2)元胞自动机模型的尺度敏感性与元胞尺度相关,在有些尺度区间上表现得明显,而在有些尺度区间上表现并不明显;(3)孤立元胞是元胞自动机模型尺度敏感性产生的主要原因。研究表明,随着元胞尺度的增大,元胞空间的孤立元胞增多,这些孤立元胞本身及其周围元胞具有较低的邻域函数值和较小的转换概率值,并影响了地理元胞自动机模型的模拟精度。 相似文献
3.
基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统 总被引：57，自引：9，他引：57
本文提出了基于神经网络的元胞自动机(CellularAutomata),并将其用来模拟复杂的土地利用系统及其演变。国际上已经有许多利用元胞自动机进行城市模拟的研究,但这些模型往往局限于模拟从非城市用地到城市用地的转变。模拟多种土地利用的动态系统比一般模拟城市演化要复杂得多,需要使用许多空间变量和参数,而确定模型的参数值和模型结构有很大困难。本文通过神经网络、元胞自动机和GIS相结合来进行土地利用的动态模拟,并利用多时相的遥感分类图像来训练神经网络,能十分方便地确定模型参数和模型结构,消除常规模拟方法所带来的弊端。 相似文献
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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
5.
元胞自动机被广泛应用于城市及其他地理现象的模拟,模拟过程中的最大问题是如何确定模型的结构和参数。该文提出一种基于分析学习的智能优化元胞自动机,该模型在逻辑回归模型的基础上,基于分析学习的智能方法,寻找元胞自动机模型的最佳参数。该方法允许用户控制空间变量影响权重,进而模拟出不同的城市发展模式,可为城市规划提供重要参考。 相似文献
6.
在球面构建基本的元胞自动机框架是球面元胞自动机研究的基础.该文从球面空间特性出发,分析比较了四边形、三角形和六边形网格的不同几何特性和元胞运动机制,提出了基于六边形网格的元胞自动机框架模型,描述了其基本定义、运动机制和坐标系统,并构建了球面六边形元胞自动机原型系统进行模拟实验,结果表明,该元胞自动机框架能有效支持球面元胞自动机的深入研究. 相似文献
7.
提出了一种基于GIS的地理元胞自动机模型框架:SimUrban,用于城市发展和演化的模拟与预测。该框架基于面向对象技术,在GIS环境下利用VS.NET开发而成,可以集成遥感和GIS数据以及新的转换规则和地理CA模型,从而模拟城市演化并进行精度评定。以上海市嘉定区为例,在SimUrban环境下利用基于主成分分析(PCA)的地理CA模型模拟了该区域1989-2006年城市发展和演化过程。 相似文献
8.
基于多智能体的土地利用模拟与规划模型 总被引：31，自引：5，他引：26
利用多智能体和元胞自动机对城市土地资源的可持续利用进行了规划。根据环境经济学资源分配原理和可持续发展理论,提出结合多智能体及元胞自动机的微观规划模型,在时间和空间上合理分配及规划城市土地资源的利用,以避免浪费不可再生的土地资源。该模型由相互作用的多智能体层、元胞自动机层和环境因素层组成,可方便地探索不同土地利用政策下城市土地利用发展情景,能够为城市规划提供有用的决策依据。以广州市海珠区为实验区,在可持续发展为前提的规划下,模拟了1995-2010年的城市扩展的动态变化,并讨论了在不同规划情景下城市土地资源的利用效率及合理性。 相似文献
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本文提出一种基于随机森林的元胞自动机城市扩展(RF-CA)模型。通过在多个决策树的生成过程中分别对训练样本集和分裂节点的候选空间变量引入随机因素,提取城市扩展元胞自动机的转换规则。该模型便于并行构建,能在运算量没有显著增加的前提下提高预测的精度,对城市扩展中存在的随机因素有较强的容忍度。RF-CA模型可进行袋外误差估计,以快速获取模型参数;也可度量空间变量重要性,解释各空间变量在城市扩展中的作用。将该模型应用于佛山市1988-2012年的城市扩展模拟中,结果表明,与常用的逻辑回归模型相比,RF-CA模型进行模拟和预测分别能够提高1.7%和2.6%的精度,非常适用于复杂非线性特征的城市系统演变模型与扩展研究;通过对影响佛山市城市扩展的空间变量进行重要性度量,发现对佛山城市扩张模拟研究而言,距国道的距离与距城市中心的距离具有最重要的作用。 相似文献
10.
基于分区域的元胞自动机及城市扩张模拟 总被引：4，自引：1，他引：3
元胞自动机用于模拟城市扩张具有很好的空间建模能力,通常采用的建模方式将影响因子的空间条件作为线性要素对待,而在元胞转换规则建模中考虑影响因子的空间非线性特征更逼近真实状况.该文提出一种基于分区域的元胞自动机模型,通过划分各个全局影响因子的重要性子区域,计算不同类型区域中各因子对土地利用转换的影响强度,从而得到全区域的空间非线性转换规则.利用该模型模拟东莞市1988-1993年的城市扩展过程,并与Logistic模型模拟结果对比,表明这种有空间约束条件的分区域元胞自动机模拟精度更高,能有效模拟城市扩张的空间格局. 相似文献
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Simultaneously simulate vertical and horizontal expansions of a future urban landscape: a case study in Wuhan,Central China 总被引：1，自引：0，他引：1
Qingsong He Chen Zeng Yin Chaohui Ronghui Tan 《International journal of geographical information science》2017,31(10):1907-1928
While there are extensive studies of urban 2D forms, research on the varying geometric features and spatial distribution patterns of urban 3D spaces is comparatively rare. In this paper, we propose a coupled model, known as BPANN-CBRSortCA, which is based on a back propagation artificial neural network (BPANN) and case-based reasoning technology with sort cellular automaton (CBRSortCA) to simulate future urban building heights and their spatial distribution. BPANN–CBRSortCA uses BPANN to predict the vertical extrusion of building heights and uses CBRSortCA to simulate horizontal urban expansion. The BPANN–CBRSortCA model is innovative because of its capabilities to simultaneously project urban growth in the vertical and horizontal dimensions. The proposed model also overcomes the limitations of the traditional cellular automata models that cannot simulate ‘diffused’ urban expansion. This research used Wuhan City as a case study to simulate vertical and horizontal urban expansion from 2015 to 2025. The results showed the following: (1) in the next 10 years, new build-up will mainly appear along the edge of Hongshan and Hanyang Districts or will occupy bare land in the form of ‘filling’ and (2) the tallest buildings will be mainly located to the south of East Lake in Hongshan District and on undeveloped land within the city. These simulation results can provide a reference for future urban planning. 相似文献
12.
多层次矢量元胞自动机建模及土地利用变化模拟 总被引：1，自引：3，他引：1
城市规划对土地利用变化起着重要的引导作用,各层次规划相互支撑、互为补充,自上而下影响着土地利用格局的演变。矢量元胞自动机以不规则的地理实体作为基本单元,可以更逼真地表达客观复杂的城市用地空间结构。然而,当面向具有层次协同性、空间引导性和管控传导性等特征的城市规划时,其元胞多层次体系构造、层次间协同方法和转换规则获取等关键问题凸显出来。本文以江阴市2007年、2012年、2017年3期土地利用现状数据为基础,在多层次矢量元胞自动机建模基础上,模拟了2017年土地利用变化,通过模拟结果与用地现状对比分析,对模型个别参数进行了修正,进一步提高了模型的可行性与适用性,进而预测了2022年城市土地利用格局。模拟结果显示,中心城片区建设用地发展已经趋于饱和,澄南、澄东南和澄东片区建设用地扩张较为明显,有逐步形成“中心城区—城镇组团—村庄”三级城乡空间聚落体系的趋势。最后利用FoM指标对模拟结果进行了评价,得到整体和各片区的精度基本都大于或接近于0.21,表明模拟结果精度较高,其构建的模型在面向多层次规划的用地变化模拟方面具有更好的效果。 相似文献
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城市土地利用演化CA模型的扩展研究 总被引：9，自引：2，他引：7
城市土地利用演化的实质是人为干预下城市生态景观的自组织机制作用过程。根据城市土地利用演化生命机制概念,构建基于地理特征的城市土地利用演化CA模型,并以深圳特区为试验区域进行实证研究。结果表明,基于城市生命机制和地理特征的城市土地利用演化CA模型,可以有效地进行城市土地利用演化的时空模拟与预测。 相似文献
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多智能体城市土地扩张模型及其应用 总被引：22，自引：5，他引：17
传统的城市土地扩张模型多为静态模型,无法呈现空间上每一时间点的土地利用状况,以元胞自动机（Cellular Automata）模型为代表的新型城市土地扩张模型虽然具有动态特性,但其无法描述影响城市土地扩张的智能体（Agent）之间所产生的多元变化结果。以多智能体系统（Multi—Agent System）理论为基础,建立城市土地资源时间和空间配置规则,构建了动态且能描述影响城市土地扩张的智能体（Agent）间互动关系的城市土地扩张模型,并以长沙市区为例,应用所构建之模型进行了城市土地扩张的实证分析。结果表明：该模型可以反映城市土地扩张的基本特征和规律．对于解释城市土地扩张的成因、理解智能体行为对城市土地扩张过程的影响是合适的。并且将模拟结果与遥感土地利用解译结果对比．1998年、2001年、2005年城市土地扩张模拟的点对点精度均达到68％以上,从而能够为政府和城市规划者制定用地政策提供辅助决策支持。 相似文献
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基于核主成分元胞模型的城市演化重建与预测 总被引：3，自引：1，他引：2
通过元胞自动机(CA)模拟和重建城市演化的复杂非线性过程,对于城市土地利用规划和决策具有指导意义。利用传统线性方法获取的地理CA转换规则,较难刻画城市演化的时空动力学过程。基于核主成分分析方法(KPCA),通过核函数映射,在高维特征空间下不仅能够对多重共线的空间变量进行非线性降维,且由此建立的地理元胞模型KPCA-CA参数物理意义明确,能够较好地体现城市化过程的非线性本质。基于GIS环境下自主研发的地理模拟框架SimUrban,利用该KPCA-CA模型模拟和重建了快速城市化区域上海市嘉定区1989-2006年城市演化过程,并预测了研究区2010年的城市空间格局。模拟结果显示,嘉定区城市主要沿中心区域及主干道路而扩展,体现了KPCA方法提取的前两个主成分的作用,与城市实际发展情况相符。利用混淆矩阵和面积控制精度等指标,对模拟结果进行了评价,得到总体精度为80.67%、Kappa系数为61.02%,表明模拟结果与遥感分类结果及统计结果符合程度较好;与传统基于线性方法的地理CA模型比较,KPCA-CA模型模拟结果精度更高。 相似文献
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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
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基于SD和CA的城镇土地扩展模拟模型——以江苏省南通地区为例 总被引：7，自引：1，他引：6
充分利用系统动力学模型(System Dynamics,SD)在情景模拟和宏观因素反映上的优势和元胞自动机模型(Cellular Automata,CA)在微观土地利用空间格局反映上的优势,构建一个耦合SD和CA的城镇土地扩展模拟模型,并以江苏省南通地区为例,对模型的实证应用做了进一步的验证。结果表明,这种耦合模型不仅能够对研究区域未来城镇土地扩展数量给予一个比较好的预测,而且还对其空间分布效果做了一定精度上的模拟,这使得城市规划在土地利用预测方面有一个相对科学的依据。 相似文献