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基于群體智能的城市用地動(dòng)態(tài)變化模擬研究

發(fā)布時(shí)間:2017-07-03 18:25

  本文關(guān)鍵詞:基于群體智能的城市用地動(dòng)態(tài)變化模擬研究


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【摘要】:隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市人口規(guī)模的擴(kuò)大,我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)入了高速發(fā)展的階段。城市蔓延帶來(lái)的土地利用低效、交通擁擠、耕地被侵占及社會(huì)不公平加劇等一系列負(fù)面影響引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注和重視。如何理性的促進(jìn)城市增長(zhǎng)是許多學(xué)者及政府官員一直思考的問(wèn)題,建立在明確空間定位基礎(chǔ)上、綜合集成的土地利用模擬模型為研究城市土地利用變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制、發(fā)展規(guī)律及其發(fā)展趨勢(shì)提供了重要的技術(shù)手段。本文在閱讀和研究大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,分析了相關(guān)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和難點(diǎn),對(duì)土地利用模型進(jìn)行了進(jìn)一步的研究。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)轉(zhuǎn)換規(guī)則的研究:針對(duì)傳統(tǒng)的方法提取出的轉(zhuǎn)換規(guī)則的不足,引入群體智能算法中的蟻群算法(Ant Colony Optimization,ACO)進(jìn)行規(guī)則的提取研究。挖掘出的轉(zhuǎn)換規(guī)則簡(jiǎn)約、直觀、有效。(2)模型的結(jié)合與分析研究:將(1)中獲取的規(guī)則與元胞自動(dòng)機(jī)(Cellular Automata,CA)構(gòu)建了ACO-CA模擬模型,為了比較全面的研究群體智能算法在城市用地動(dòng)態(tài)模擬研究中的應(yīng)用,引入群體智能中的另一種算法—粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)來(lái)進(jìn)行轉(zhuǎn)換規(guī)則的挖掘,構(gòu)建了基于PSO-CA的模型,分別對(duì)重慶市沙坪壩區(qū)進(jìn)行城市用地動(dòng)態(tài)變化模擬。(3)模擬結(jié)果驗(yàn)證:為了和傳統(tǒng)模型進(jìn)行對(duì)比研究,引入傳統(tǒng)的Logistic-CA模型進(jìn)行分析對(duì)比,同時(shí)引入了Kappa系數(shù),NULL模型進(jìn)行模型可靠性、有效性的驗(yàn)證。(4)在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用各模擬結(jié)果參數(shù)值都較好的ACO-CA模型,嘗試對(duì)未來(lái)沙坪壩區(qū)2020年、2030年用地格局的預(yù)測(cè)模擬,并對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了歸納與分析。結(jié)果表明:基于ACO-CA方法的模型和基于PSO-CA方法的模型都是有效的模型。就城市用地Kappa系數(shù)值而言,都要高于傳統(tǒng)Logistic-CA模型,它們總Kappa系數(shù)值都在80%以上。能夠用于城市用地動(dòng)態(tài)變化模擬。相對(duì)而言,基于ACO-CA方法的模型的各項(xiàng)模擬結(jié)果參數(shù)值都要高于基于PSO-CA的模型。
【關(guān)鍵詞】:群體智能 元胞自動(dòng)機(jī) 蟻群算法 轉(zhuǎn)換規(guī)則 土地利用模擬
【學(xué)位授予單位】:重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:F299.23;TP18
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-11
  • 第1章 緒論11-21
  • 1.1 研究背景11-13
  • 1.2 土地利用/覆蓋變化國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展13-16
  • 1.2.1 土地利用/覆蓋變化的研究方法13-15
  • 1.2.2 土地利用/覆蓋變化模型的尺度15-16
  • 1.3 國(guó)內(nèi)外元胞自動(dòng)機(jī)研究現(xiàn)狀16-18
  • 1.3.1 國(guó)外元胞自動(dòng)機(jī)研究現(xiàn)狀16
  • 1.3.2 國(guó)內(nèi)元胞自動(dòng)機(jī)研究現(xiàn)狀16-17
  • 1.3.3 存在的問(wèn)題17-18
  • 1.4 論文研究?jī)?nèi)容及意義18-19
  • 1.5 論文技術(shù)路線及組織結(jié)構(gòu)19-21
  • 第2章 基本原理概述21-29
  • 2.1 復(fù)雜系統(tǒng)理論21-23
  • 2.1.1 復(fù)雜性概念與理論21-22
  • 2.1.2 城市土地利用的復(fù)雜性22-23
  • 2.2 元胞自動(dòng)機(jī)理論23-27
  • 2.2.1 CA模型的概念及構(gòu)成23-25
  • 2.2.2 CA的一般特性25-26
  • 2.2.3 CA在地理模擬中的可行性分析26-27
  • 2.3 群體智能理論27-28
  • 2.3.1 群體智能概念27
  • 2.3.2 群體智能應(yīng)用于地理模擬中的可行性分析27-28
  • 2.4 本章小結(jié)28-29
  • 第3章研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)處理29-37
  • 3.1 研究區(qū)概況29
  • 3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源29-30
  • 3.3 數(shù)據(jù)處理30-36
  • 3.3.1 用地類型數(shù)據(jù)提取31-33
  • 3.3.2 空間驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)提取33-36
  • 3.4 本章小結(jié)36-37
  • 第4章 基于群體智能的城市土地利用類型轉(zhuǎn)換規(guī)則挖掘37-44
  • 4.1 蟻群算法基本原理及特點(diǎn)37-38
  • 4.1.1 蟻群算法的基本原理37-38
  • 4.2 基于蟻群算法的轉(zhuǎn)換規(guī)則挖掘38-43
  • 4.2.1 算法描述38-41
  • 4.2.2 轉(zhuǎn)換規(guī)則挖掘41-43
  • 4.3 本章小結(jié)43-44
  • 第5章 城市用地動(dòng)態(tài)變化模擬模型的構(gòu)建及應(yīng)用44-58
  • 5.1 城市用地動(dòng)態(tài)變化模擬的構(gòu)建44-45
  • 5.2 基于CA的土地配置模塊構(gòu)建45-46
  • 5.3 模型應(yīng)用—重慶市沙坪壩區(qū)城市發(fā)展模擬46-52
  • 5.3.1 空間變量與數(shù)據(jù)處理46-47
  • 5.3.2 基于ACO-CA的城市用地動(dòng)態(tài)模擬47-49
  • 5.3.3 基于PSO-CA的城市用地動(dòng)態(tài)模擬49-51
  • 5.3.4 基于Logistic-CA的城市用地動(dòng)態(tài)模擬51-52
  • 5.4 結(jié)果對(duì)比分析52-55
  • 5.5 未來(lái)城市用地格局模擬55-56
  • 5.6 本章小結(jié)56-58
  • 第6章 總結(jié)與展望58-60
  • 6.1 總結(jié)58
  • 6.2 展望58-60
  • 參考文獻(xiàn)60-66
  • 致謝66-67
  • 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果67

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào):514756

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