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基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨了采用自组织神经网络进行离散空间点群聚类的原理、方法及应用分析,提出了一种兼顾几何距离和属性特征的广义Euclid距离,并将其作为聚类统计量.并以实例验证了采用自组织空间聚类进行空间点群的数据分类、异常数据检验、均质区域划分等是有效的. 相似文献
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城市群视角下空间联系与城市扩张的关联分析 总被引：5，自引：3，他引：2
在城市群发展的不同阶段,城市扩张表现出不同的时空特征。从城市群视角研究城市扩张的时空规律,对于理解城市扩张与城市群网络化组织结构之间的复杂耦合关系具有重要意义。本文以长江三角洲城市群为例,基于交通网络、引力模型和空间句法模型,结合1980、1990、2000和2010年Landsat遥感影像提取建设用地扩张信息,计算城市扩张强度与速度指标;采用核心城市可达性与空间相互作用力强度分析城市的交通网络区位;采用空间句法模型计算城市交通网络的通达性和城市在城市群交通路网中的地位。结果表明：城市扩张强度与核心城市可达性、核心城市空间相互作用力强度、空间句法变量指标呈正相关关系。城市扩张速度与上述指标在第一阶段(1980-1990年)和第二阶段(1990-2000年)呈正相关关系;但在第三阶段(2000-2010年)整体表现为负相关,分布在城市群外围、交通路网联系程度较低的城市扩张速度更快,呈现出空间收敛的趋势。表明城市群中的城市空间联系在城市扩张中起到重要但又不断演变的作用,研究结果对于长三角城市群规划和其他城市群城市扩张调控具有借鉴意义。 相似文献
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随着经济的快速发展,城市内部空间结构不断优化。识别城市功能区空间分布及其相互作用规律,对于把握城市空间结构以及制定科学合理的规划具有重要意义。采用重尾打断分类法和核密度聚类法对兴趣点（points of interest,POI）进行分析,识别城市功能区,并结合出租车轨迹数据进行时空挖掘,定量分析典型城市功能区交通吸引规律及其相互作用强度和方向。以北京市五环内主城区为例进行分析,可得:①该方法可以识别典型功能区西单、国贸、中关村是以商业为主的混合城市功能区,望京是以居住为主的混合功能区,且居民通勤出行特征明显;②国贸对自身的引力较强（39.4%）,说明国贸区域城市功能更加齐全;③典型功能区对居民出行距离范围内的区域吸引力随着距离的增加而减弱,符合经验认知和地理空间衰减规律。结果表明,利用POI和移动大数据采用重尾打断分类法和核密度聚类法进行城市功能区识别与分析是可行和有效的。 相似文献
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土地适宜性评价的模糊神经网络模型 总被引：19，自引：2，他引：19
基于神经网络来构造模糊系统，建立了土地适宜性评价的模糊神经网络模型；根据神经网络误差反向修正的原理，设计和推导了该模型的学习算法。实验结果表明，该模型应用于土地适宜性评价具有高效、客观、准确等优点。 相似文献
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土地扩张速度快于人口增长速度导致城市建成区总体人口密度下降,研究建成区人口密度的变化规律,对于城市健康发展决策具有重要意义。基于中国285个地级以上城市2006—2016年人口和建成区面积数据,分析中国城市建成区人口密度的变化趋势和空间分布差异,并探讨人口密度变化的驱动因素。结果表明：1）中国城市建成区平均人口密度由2006年的10 845人/km2降低至2016年的8 279人/km2,平均每年降低2.66%。2）超过5/6的研究城市的人口密度降低,但不同城市人口密度变化率存在显著差异。人口密度快速降低、中速降低、缓慢降低和密度增加的地级以上城市分别占比为13.3%、30.5%、41.1%和15.1%。3）人口密度快速降低城市主要分布在东部地区,人口密度中速降低和缓慢降低城市主要位于中部地区,人口密度增加城市呈现两极分化,主要包括北上深等人口快速流入城市和经济发展缓慢的小城市。4）经济发展水平、城市规模、区位因素、城市发展政策是影响人口密度变化的主要驱动因素。 相似文献
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城市地表温度与NDVI空间相关性的尺度效应 总被引：4，自引：2，他引：2
城市地表温度与NDVI的空间相关性已被广泛研究,但是其尺度效应常常被忽略,给研究结果带来不确定性。本文以郑州市为例,基于四幅Landsat8影像,经辐射传导法反演地表温度(LST),运用半变异函数识别地表温度的空间相关性分析尺度,并结合空间相关指数Moran's I,从多尺度、多季节、多邻接范围3个方面对地表温度与植被覆盖的空间相关性的尺度效应进行了探讨,结果表明：①LST和NDVI的单变量空间自相关和双变量空间相关尺度均在300 m左右;②300 m相关尺度内,单变量空间自相关性存在显著尺度效应,相比之下双变量空间相关性尺度效应较为微弱;③LST和NDVI的单变量空间自相关性和双变量空间相关性尺度效应均表现出明显的季节差异;④随着邻接范围增大,LST和NDVI的空间自相关性减弱,尺度效应更明显。因此度量LST和NDVI的空间相关性要考虑时空尺度效应,本文研究结果有助于进一步认识LST和NDVI间空间相关性的尺度效应。 相似文献
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实现全国连续空间覆盖未来小时尺度的PM2.5浓度实时、高精度预报是一个难题。本文建立基于深度学习的多层长短期记忆迭代模型和改进的空间反向传播神经网络S-BPNN模型来实现全国小时尺度PM2.5浓度的空间预报。首先,研究基于空间相关性将全国1286个空气质量监测站点在空间上进行自适应分区,并对各个分区分别构建多层LSTM迭代预报模型实现未来24 h各个监测站点的PM2.5浓度的实时预报。其次,应用改进的S-BPNN空间化模型实现未来24 h全国连续空间覆盖的PM2.5浓度精细化制图。然后,利用2016—2019年中国PM2.5监测站的历史数据进行训练和验证,结果显示预报模型和空间化模型的相关系数R2分别为0.88和0.87,表明模型都能实现较高的精度。最后,基于提出的预报模型和空间化模型,辅助从监测站实时获取的大气污染数据和气象数据,通过搭建的大气污染物浓度预报智能化在线信息原型系统可实时发布预报结果并可进行空间化展示。研究实现了全国连续空间覆盖的PM2.5浓度高时空精度的实时预测,以支持大气污染联防联控和公众环境空间质量信息服务。 相似文献
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城市空间增长与人口密度变化之间的关联关系 总被引：2，自引：1，他引：1
探究城市空间增长与人口密度变化之间的关联关系是城市可持续发展研究的基础,对制定有效的土地政策、促进城市紧凑发展具有重要意义。选取中国和欧洲23个人口100万以上城市作为研究样本,采用1990年、2000年和2014年3期土地利用数据和人口数据,计算各时段样本城市空间增长速率,建立城市紧凑度指标,并将城市空间增长方式划分为紧凑型、保持型和蔓延型,进一步探讨了样本城市的空间增长特征、人口密度变化特征及两者之间的关系。主要结论为：① 人口密度降低这一现象普遍存在于中国和欧洲城市,中国城市人口密度相对较高且降低速率较快,欧洲城市人口密度相对较低且降低速率较慢;1990—2014年中国城市半径的增长速率明显快于欧洲城市半径的增长速率。城市空间增长速率与人口密度变化速率呈现强负相关关系（Pearson相关系数为-0.693）;② 1990—2000年中欧城市主要以紧凑型方式增长。2000—2014年中国城市主要以蔓延型方式增长,且人口密度随时间下降的速率加快;欧洲城市主要以紧凑型和保持型方式增长,人口密度降低速率减小;③ 紧凑型的空间增长方式并不一定会带来人口密度的升高,但会减缓人口密度下降的速率。中欧城市对比分析表明,城市维持紧凑型空间增长方式,则城市人口密度随时间下降速率减慢;而空间增长方式由紧凑型转为蔓延型,将加剧城市人口密度随时间下降。 相似文献
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