本文關(guān)鍵詞：利用生物地理學(xué)優(yōu)化算法獲取城市擴展元胞自動機模型參數(shù)　出處：《武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提出了一種基于生物地理學(xué)優(yōu)化算法尋找城市擴展元胞自動機(cellular automata,CA)模型最佳參數(shù)的方法。轉(zhuǎn)換規(guī)則制定及相應(yīng)權(quán)重參數(shù)獲取是構(gòu)建城市擴展CA的核心和難點。生物地理學(xué)優(yōu)化算法(biogeography-based optimization,BBO)通過模擬生物物種在棲息地的分布、遷移和滅絕來求解優(yōu)化問題。利用BBO算法自動獲取城市擴展CA模型參數(shù)值,構(gòu)建BBO-CA模型進行城市擴展模擬實驗,并與粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、蟻群算法(ant colony optimization,ACO)、遺傳算法(genetic algorithm,GA)及邏輯回歸(logistic regression,LR)等方法相比較。結(jié)果表明,BBO算法具有較好的收斂性,可有效地快速自動尋找城市擴展CA模型最佳參數(shù)組合,獲取的空間變量權(quán)重參數(shù)較為合理;BBO-CA模型明顯提升了城市用地模擬精度,城市用地模擬精度為72.5%,相對PSO、ACO、GA、LR各算法分別提升了1.1%、1.2%、2.7%和4.0%,Kappa系數(shù)達到0.700,分別提升了0.015、0.016、0.034和0.046,且整體空間布局與實際情況更為接近,驗證了應(yīng)用BBO算法的可行性與優(yōu)勢。
[Abstract]:This paper presents a method for finding the best parameters of urban expansion CA model based on biogeography optimization algorithm . The transformation rules and the acquisition of corresponding weight parameters are the core and difficult points of constructing the city extension CA . The results show that the BO - CA model can effectively and quickly find the optimal parameters of the urban expansion CA model . The results show that the BO - CA model has improved the urban land simulation precision and the urban land simulation accuracy is 72 . 5 % . The relative PSO , ACO , GA , LR algorithms respectively promote the urban land simulation precision and the Kappa coefficient is 0.700 , which is more close to the actual situation , and verifies the feasibility and advantage of the application of the BBO algorithm .

【作者單位】： 武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;武漢大學(xué)地理信息系統(tǒng)教育部重點實驗室;北京大學(xué)城市規(guī)劃與設(shè)計學(xué)院;華中農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41571384)~~
【分類號】：TP18
【正文快照】： 項目資助:國家自然科學(xué)基金(41571384)。元胞自動機(cellular automata,CA)作為一個離散的動力學(xué)模型,在模擬復(fù)雜非線性問題上具有獨特的優(yōu)勢[1],在城市擴展模擬[2]、圖像分割[3]、林火蔓延[4]、土地利用變化[5]等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。城市擴展模擬是元胞自動機應(yīng)用的一個熱點

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本文編號：1404277