基于群体智能及CA的城市土地利用时空动力学模型构建与应用
发布时间：2021-06-12 03:07
土地是人类赖以生存的物质基础,城市土地承担着人类社会经济活动的功能,而城市土地利用系统本质上则是一个复杂的、开放的巨系统,为准确的掌握土地利用数据和土地利用变更动态,控制城市化进程,实现城市土地资源的可持续利用和城市发展的可持续性,需要利用城市土地利用时空动力学模型来模拟城市土地利用的动态变化。论文依托于国家公益性行业（土地）科研专项经费项目:中国多目标国土空间规划支撑技术研究与应用（201011018）对城市土地利用时空动力学模型进行研究。本文综述了目前国内外城市土地利用演化模拟与预测的研究方法,提出了构建基于群体智能及CA的城市土地利用时空动力学模型的设想;概述了复杂系统理论、元胞自动机理论和群体智能理论,归纳了各种理论应用到城市土地利用系统中的结合点与优势,阐述了基于群体智能与CA模型结合的复合模型模拟城市发展变化的可行性;构建了基于群体智能及CA的城市土地利用时空动力学模型。该模型以土地利用历史数据为数据源,应用群体智能中的蚁群算法对城市土地利用变化的转换规则进行了挖掘,与标准CA结合进行模拟预测。研究可知,通过蚁群算法挖掘出的转换规则明确、清晰,同时还有较强的自适应能力。本文...
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 选题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容与技术路线
1.4 小结
第2章 基本理论概述
2.1 复杂系统（CS）理论
2.2 元胞自动机（CA）理论
2.3 群体智能（SI）理论
2.4 小结
第3章 研究区概况与土地利用数据处理
3.1 研究区概况
3.2 数据来源
3.3 研究区土地利用分类体系
3.4 TM 卫星影像数据处理
3.5 小结
第4章 城市土地利用类型转换规则挖掘
4.1 蚁群算法基本原理及特点
4.2 转换规则挖掘算法及实现
4.3 转换规则挖掘
4.4 小结
第5章 城市土地利用时空动力学模型构建与应用
5.1 城市土地利用时空动力学模型构建
5.2 城市土地利用时空动力学模型在北京市的应用
5.3 城市土地利用时空动力学模型精度评价
5.4 小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于循环经济的土地可持续利用模式探讨[J]. 梁流涛. 资源节约与环保. 2010(03)
[2]利用约束性CA制定城市增长边界[J]. 龙瀛,韩昊英,毛其智. 地理学报. 2009(08)
[3]复杂系统:高校管理研究的新视角[J]. 吴丹,魏雷. 煤炭高等教育. 2009(04)
[4]基于蚁群规则挖掘算法的多特征遥感数据分类[J]. 戴芹,刘建波. 地理研究. 2009(04)
[5]地理元胞自动机研究综述[J]. 柯新利,边馥苓. 咸宁学院学报. 2009(03)
[6]基于MATLAB的关联规则空间数据挖掘探讨——以济南市平阴县安城乡为例[J]. 郑新奇,赵璐. 国土资源信息化. 2008(02)
[7]基于案例推理的元胞自动机及大区域城市演变模拟[J]. 黎夏,刘小平. 地理学报. 2007(10)
[8]分析学习智能元胞自动机及优化的城市模拟[J]. 陶嘉,黎夏,刘小平,何晋强. 地理与地理信息科学. 2007(05)
[9]利用蚁群智能挖掘地理元胞自动机的转换规则[J]. 刘小平,黎夏,叶嘉安,何晋强,陶嘉. 中国科学（D辑:地球科学）. 2007(06)
[10]城市生态系统的动力学演化模型研究进展[J]. 郁亚娟,郭怀成,刘永,黄凯,王真. 生态学报. 2007(06)
博士论文
[1]不确定规划的群体智能计算[D]. 薛晗.国防科学技术大学 2010
[2]复杂性理论及其在城市系统研究中的应用[D]. 吴晓军.西北工业大学 2005
[3]基于GIS的城镇土地优化配置与集约利用评价研究[D]. 郑新奇.解放军信息工程大学 2004
硕士论文
[1]奥运前后北京及近周边区域空气污染观测与比对分析[D]. 孙志强.西南大学 2010
[2]桂西南石灰岩地区生物多样性保护的GAP分析[D]. 吴翼.南京林业大学 2009
[3]基于KML格式的县域土地集约利用评价分析系统设计与实现[D]. 杨鑫.中国地质大学（北京） 2009
[4]基于地统计学的土地利用空间数据挖掘方法研究[D]. 杨斌.中国地质大学（北京） 2009
[5]中原城市群地区城市土地协调利用评价研究[D]. 李红礼.河南大学 2009
[6]基于元胞自动机的河谷型城市扩展研究[D]. 马爱功.兰州大学 2009
[7]CA-Markov复合模型及其在城市土地利用中的应用研究[D]. 刘县明.南昌大学 2008
[8]基于GFCA-Urban扩展模型的城市土地利用演变研究[D]. 陈习森.中南大学 2007
[9]蚁群算法在数据挖掘中的应用研究[D]. 王维顺.山东大学 2006
[10]基于GeoCA-Urban的古城市土地利用时空演化研究[D]. 管相荣.河南大学 2005
本文编号：3225821
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 选题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容与技术路线
1.4 小结
第2章 基本理论概述
2.1 复杂系统（CS）理论
2.2 元胞自动机（CA）理论
2.3 群体智能（SI）理论
2.4 小结
第3章 研究区概况与土地利用数据处理
3.1 研究区概况
3.2 数据来源
3.3 研究区土地利用分类体系
3.4 TM 卫星影像数据处理
3.5 小结
第4章 城市土地利用类型转换规则挖掘
4.1 蚁群算法基本原理及特点
4.2 转换规则挖掘算法及实现
4.3 转换规则挖掘
4.4 小结
第5章 城市土地利用时空动力学模型构建与应用
5.1 城市土地利用时空动力学模型构建
5.2 城市土地利用时空动力学模型在北京市的应用
5.3 城市土地利用时空动力学模型精度评价
5.4 小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于循环经济的土地可持续利用模式探讨[J]. 梁流涛. 资源节约与环保. 2010(03)
[2]利用约束性CA制定城市增长边界[J]. 龙瀛,韩昊英,毛其智. 地理学报. 2009(08)
[3]复杂系统:高校管理研究的新视角[J]. 吴丹,魏雷. 煤炭高等教育. 2009(04)
[4]基于蚁群规则挖掘算法的多特征遥感数据分类[J]. 戴芹,刘建波. 地理研究. 2009(04)
[5]地理元胞自动机研究综述[J]. 柯新利,边馥苓. 咸宁学院学报. 2009(03)
[6]基于MATLAB的关联规则空间数据挖掘探讨——以济南市平阴县安城乡为例[J]. 郑新奇,赵璐. 国土资源信息化. 2008(02)
[7]基于案例推理的元胞自动机及大区域城市演变模拟[J]. 黎夏,刘小平. 地理学报. 2007(10)
[8]分析学习智能元胞自动机及优化的城市模拟[J]. 陶嘉,黎夏,刘小平,何晋强. 地理与地理信息科学. 2007(05)
[9]利用蚁群智能挖掘地理元胞自动机的转换规则[J]. 刘小平,黎夏,叶嘉安,何晋强,陶嘉. 中国科学（D辑:地球科学）. 2007(06)
[10]城市生态系统的动力学演化模型研究进展[J]. 郁亚娟,郭怀成,刘永,黄凯,王真. 生态学报. 2007(06)
博士论文
[1]不确定规划的群体智能计算[D]. 薛晗.国防科学技术大学 2010
[2]复杂性理论及其在城市系统研究中的应用[D]. 吴晓军.西北工业大学 2005
[3]基于GIS的城镇土地优化配置与集约利用评价研究[D]. 郑新奇.解放军信息工程大学 2004
硕士论文
[1]奥运前后北京及近周边区域空气污染观测与比对分析[D]. 孙志强.西南大学 2010
[2]桂西南石灰岩地区生物多样性保护的GAP分析[D]. 吴翼.南京林业大学 2009
[3]基于KML格式的县域土地集约利用评价分析系统设计与实现[D]. 杨鑫.中国地质大学（北京） 2009
[4]基于地统计学的土地利用空间数据挖掘方法研究[D]. 杨斌.中国地质大学（北京） 2009
[5]中原城市群地区城市土地协调利用评价研究[D]. 李红礼.河南大学 2009
[6]基于元胞自动机的河谷型城市扩展研究[D]. 马爱功.兰州大学 2009
[7]CA-Markov复合模型及其在城市土地利用中的应用研究[D]. 刘县明.南昌大学 2008
[8]基于GFCA-Urban扩展模型的城市土地利用演变研究[D]. 陈习森.中南大学 2007
[9]蚁群算法在数据挖掘中的应用研究[D]. 王维顺.山东大学 2006
[10]基于GeoCA-Urban的古城市土地利用时空演化研究[D]. 管相荣.河南大学 2005
本文编号：3225821
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