本文關鍵詞：基于多智能體的城市空間增長模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國正處于推進新型城鎮(zhèn)化建設的背景下,城鎮(zhèn)化增長態(tài)勢將會持續(xù)下去。隨著人口大量涌入城市,城市建設用地需求將不斷增加,由此會引發(fā)土地資源浪費、郊區(qū)農(nóng)用地流失等人地配置矛盾問題。城市的空間增長帶來的土地利用變化是LUCC的重要研究內(nèi)容,從微觀的角度來看,表現(xiàn)為城市系統(tǒng)中的人類群體在地理環(huán)境中行為活動的結(jié)果在時空上的積累和集聚,具有復雜適應系統(tǒng)的特性。為更好理解城市空間增長這一宏觀現(xiàn)象下的微觀動力過程,研究針對城市空間增長的復雜性,選取“自下而上”的多智能體建模方法,構(gòu)建了基于多智能體的城市空間增長模型。本文的研究內(nèi)容主要包括：(1)將城市空間增長過程中參與的微觀個體分為居民、工業(yè)、開發(fā)商和政府四類智能體,以土地利用單元的建設適宜性評價結(jié)果反映不同類型個體的區(qū)位偏好,設計學習型函數(shù)以反映微觀個體之間的交互作用,考慮政府建設用地管制分區(qū)以體現(xiàn)政府的宏觀引導作用。(2)借鑒前人的研究,選取影響城市空間增長的土地驅(qū)動因子進行空間化。在此基礎上,面向居民(高、中和低收入居民)和工業(yè)企業(yè)采用定性與定量相結(jié)合的AHP層次分析法進行土地利用單元的建設適宜性評價；面向開發(fā)商采用定量的Logistic回歸方法進行建設適宜性評價,選取全局Logistic回歸模型和地理加權(quán)邏輯回歸(GWLR)模型中對采樣點擬合效果較好的方法作為評價結(jié)果。(3)首先使用虛擬實驗數(shù)據(jù)以說明模型的特征,然后將模型應用到研究區(qū)的城市空間增長模擬中,對比不同的情景設置下模型的參數(shù)敏感性,說明學習型函數(shù)和政府因素對模擬結(jié)果的影響。研究結(jié)果表明：(1)本文構(gòu)建的多智能體模型可用于進行城市空間增長模擬。在對智能體進行分類的基礎上,通過備選土地利用單元選擇、區(qū)位選擇、區(qū)位決策、模擬優(yōu)化四個階段的迭代,實現(xiàn)了個體交互作用下的城市空間增長模擬。模型驗證時,三個實驗的模擬精度均在70%以上,Lee-Sallee形狀指數(shù)和Kappa系數(shù)取值范圍均可以接受,說明了本文基于多智能體方法構(gòu)建的城市空間增長模型的有效性。(2) GWLR模型能夠體現(xiàn)地理數(shù)據(jù)的空間非平穩(wěn)性特征,較全局Logistic回歸模型對采樣點的擬合效果更好,更適合在模型中評價建設用地適宜性。(3)政府建設用地空間管制分區(qū)對城市空間增長起到引導作用。政府建設用地空間管制分區(qū)包括四種類型：允許建設區(qū)、有條件建設區(qū)、限制建設區(qū)和禁止建設區(qū)。模型驗證時,包含政府建設用地管制分區(qū)引導作用的模型取得了較高的模擬精度,說明微觀個體的活動會受到“自上而下”的規(guī)劃作用的約束,因此政府應劃定合理的空間管制分區(qū)和城市開發(fā)邊界,以正確引導城市空間增長。(4)學習型函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)土地利用單元建設適宜性的動態(tài)評價。學習型函數(shù)考慮了智能體間的相互影響,它的加入使得新增建設用地周圍的土地利用單元適宜性不斷提高,從而使土地利用模擬結(jié)果趨向于集聚和緊湊。模型驗證時,采用學習型函數(shù)進行適宜性評價的模型取得了較高的模擬精度,說明學習型函數(shù)能夠反映現(xiàn)實發(fā)展中建設用地的集聚性特征。
【關鍵詞】：多智能體 城市空間增長 空間管制分區(qū) 個體交互 GIS
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F299.21;P208
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-15
• 第一章 引言15-27
• 1.1 選題背景15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究進展16-21
• 1.2.1 “自上而下”的城市空間增長模型研究16-17
• 1.2.2 基于元胞自動機的城市空間增長模型研究17-18
• 1.2.3 基于多智能體的城市空間增長模型研究18-20
• 1.2.4 研究現(xiàn)狀評述20-21
• 1.3 研究內(nèi)容、意義與技術路線21-24
• 1.3.1 研究內(nèi)容21-22
• 1.3.2 研究意義22-23
• 1.3.3 技術路線23-24
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)24-27
• 第二章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)處理27-35
• 2.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源27-30
• 2.1.1 研究區(qū)概況27-28
• 2.1.2 數(shù)據(jù)源28-30
• 2.2 數(shù)據(jù)預處理30-35
• 2.2.1 遙感影像預處理30-31
• 2.2.2 土地利用遙感分類體系31
• 2.2.3 土地利用類型分類精度評價31-35
• 第三章 城市空間增長多智能體模型構(gòu)建35-45
• 3.1 多智能體模型介紹35-36
• 3.2 多智能體行為規(guī)則設計36-42
• 3.2.1 開發(fā)商Agent和政府Agent備選土地利用單元選擇37-38
• 3.2.2 居民Agent和工業(yè)Agent區(qū)位選擇決策38-40
• 3.2.3 開發(fā)商Agent和政府Agent區(qū)位轉(zhuǎn)化決策40-41
• 3.2.4 政府Agent模擬優(yōu)化41-42
• 3.3 模型運行流程設計42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第四章 面向Agent的土地建設適宜性評價45-65
• 4.1 驅(qū)動因子空間化45-48
• 4.2 面向居民Agent的城鎮(zhèn)用地適宜性評價48-53
• 4.2.1 城鎮(zhèn)用地適宜性評價指標體系構(gòu)建48-49
• 4.2.2 權(quán)重系數(shù)確定及評價49-53
• 4.3 面向工業(yè)Agent的工業(yè)用地適宜性評價53-55
• 4.3.1 工業(yè)用地適宜性評價指標體系構(gòu)建53-54
• 4.3.2 權(quán)重系數(shù)確定及評價54-55
• 4.4 面向開發(fā)商Agent的建設用地適宜性評價55-64
• 4.4.1 全局Logistic回歸分析56-59
• 4.4.2 GWLR回歸分析59-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第五章 模型實現(xiàn)與應用65-83
• 5.1 城市空間增長多智能體模型實現(xiàn)65-68
• 5.2 虛擬數(shù)據(jù)及實驗結(jié)果68-70
• 5.3 城市空間增長模擬70-79
• 5.3.1 數(shù)據(jù)處理及模型參數(shù)設定70-74
• 5.3.2 模擬結(jié)果檢驗74-79
• 5.4 城市空間增長預測79-82
• 5.5 本章小結(jié)82-83
• 第六章 結(jié)論與展望83-87
• 6.1 研究結(jié)論83-84
• 6.2 創(chuàng)新點84
• 6.3 研究展望84-87
• 參考文獻87-93
• 附錄：多智能體模型實現(xiàn)關鍵代碼(Java)93-99
• 攻讀碩士期間科研情況99-101
• 致謝101-102

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本文編號：270096