大数据时代下城市扩展的精细化研究

发布时间：2018-04-24 01:30

  本文选题：大数据 + 城市扩展　； 参考：《城市发展研究》2017年08期

【摘要】：城市扩展是在自然、社会、经济等多种复合要素相互影响下的动态时空过程,对其进行精确模拟能够把握未来城市建设的发展形态,防止不合理的土地规划和政策带来一系列问题。提出在耦合元胞自动机和多智能体模型基础上,引入城市空间大数据并结合贝叶斯最大熵方法对多源数据进行融合来拓展数据来源。同时,综合利用模型模拟和遥感观测数据信息,基于数据同化方法优化模型参数,并减小和控制模型不确定性和累积误差,最终达到提高城市扩展模型模拟精度的目标。
[Abstract]:Urban expansion is a dynamic space-time process under the interaction of natural, social, economic and other complex elements. The accurate simulation of urban expansion can grasp the development of urban construction in the future. Preventing unreasonable land planning and policies creates a series of problems. On the basis of coupled cellular automata and multi-agent model, this paper introduces big data in urban space and combines Bayesian maximum entropy method to fuse multi-source data to expand the data source. At the same time, the model parameters are optimized based on the data assimilation method, and the uncertainty and cumulative error of the model are reduced and controlled, so that the simulation accuracy of the urban expansion model can be improved.
【作者单位】： 华东理工大学社会与公共管理学院;上海师范大学城市发展研究院;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金(41601459) 上海市人民政府发展研究中心决策咨询项目(2017-YJ-N05) 教育部人文社科规划基金(16YJZH152) 上海市教育科学研究一般项目(C17017)
【分类号】：TU984

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本文编号：1794550