基于生物地理学优化算法的城市扩展元胞自动机转换规则挖掘

发布时间：2020-12-19 23:34

　　城市扩展是城市发展、建设和完善过程中的客观存在,一方面为城市发展提供必需的土地资源,而另一方面城市快速扩展过程中也给有限的土地资源尤其是耕地资源带来巨大压力。因此,掌握城市用地演变的规律和趋势、准确模拟城市扩展过程,对于制定科学合理的城市空间发展策略,保障土地资源可持续利用和实现城市可持续发展有重要意义。元胞自动机在城市扩展模拟应用中得到了广泛地关注,转换规则是CA的核心,是影响地理模拟优劣程度的最主要因素。因此,如何有效的获取转换规则是应用CA模型进行城市扩展模拟的重要工作。本文探索基于一种新的仿生智能优化——生物地理学优化算法——自动挖掘转换规则的模型,研究了算法的数学模型、关键算子与实现方法,并以实例论证详细分析了算法模型的模拟精度、有效性及相比与现有方法的优势。本文的研究内容和结论如下:1.研究设计基于生物地理学优化算法自动挖掘元胞自动机转换规则的模型以生物地理学优化算法与元胞自动机的基本理论为基础,研究设计一种基于生物地理学优化算法的元胞自动机转换规则挖掘算法（BBO-TR-CA）,重点研究了 BBO-TR-CA的核心思想、数学模型和关键算子等问题,完成了 BBO-TR-CA... 

【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－３武汉市中心城区交通道路网??２．２研究方法与技术路线??

（ａ）冯诺依曼型?（ｂ）摩尔型?（ｃ）扩展的摩尔型??图３－１元胞自动机的邻域结构类型??（４）转换规则??ＣＡ模型的转换规则是一种函数关系式，是确定元胞下一时刻的状态的描述，??公式表达为：??

Ａｑ对每次迭代的元胞转换数进行约束，每次迭代时将转换概率最高的一个元胞??转换为城市用地，直到该次迭代的元胞转换数达到Ａｔ才进行下一次迭代，模拟??结果如图４－３所示。??專美??ｆ?ｍｉ?＿姐＿?丫??、?＼＇￣＾?非ｔｅｎ？用龙?＼??＿＊＊?．??—??（ａ）?２００５年（实际）?（ｂ）?２００５年（线性ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模拟）??图４－３线性ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的模拟结果??４．３模拟结果验证与对比分析??不同ＣＡ模型的模拟结果可以通过与实际发展情况对比进行检验，在此即将??ＢＢ０－ＴＲ－ＣＡ模型的模拟结果、线性ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的模拟结果和武汉市中心城??区２００５年的城市发展情况进行对比分析。本文从模拟精度、城市发展空间格局??共两个方面对两种模型的模拟结果进行全面的验证分析。??４．３．１模拟精度对比分析??点对点精度对比是一种可以量化的评价方式，能够科学客观的比较两种模拟??３４??

【参考文献】：
期刊论文
[1]利用生物地理学优化算法挖掘城市扩展元胞自动机模型的转换规则[J]. 朱珏然,夏畅,王海军.  地理与地理信息科学. 2018(01)
[2]利用生物地理学优化算法获取城市扩展元胞自动机模型参数[J]. 王海军,夏畅,张安琪,张文婷.  武汉大学学报(信息科学版). 2017(09)
[3]生物地理学优化算法理论及其应用研究综述[J]. 张国辉,聂黎,张利平.  计算机工程与应用. 2015(03)
[4]生物地理学优化(BBO)在图像分割中的应用[J]. 郑肇葆.  武汉大学学报(信息科学版). 2011(08)
[5]元胞邻域对空间直观模拟结果的影响[J]. 冯永玖,韩震.  地理研究. 2011(06)
[6]基于CA的南京市城市空间结构演变模拟[J]. 张磊.  测绘与空间地理信息. 2010(06)
[7]基于进化规划的新型生物地理学优化算法研究[J]. 蔡之华,龚文引,LING Charles-X.  系统工程理论与实践. 2010(06)
[8]城市形态演化的粒子群智能随机元胞模型与应用——以上海市嘉定区为例[J]. 冯永玖,童小华,刘妙龙.  地球信息科学学报. 2010(01)
[9]地理系统模拟的CA模型理论探讨[J]. 周成虎,欧阳,马廷,覃彪.  地理科学进展. 2009(06)
[10]地理模拟优化系统GeoSOS及前沿研究[J]. 黎夏,李丹,刘小平,何晋强.  地球科学进展. 2009(08)

博士论文
[1]生物地理学优化算法研究及其应用[D]. 封全喜.西安电子科技大学 2014

硕士论文
[1]基于蜂群智能的地理元胞自动机转换规则挖掘方法研究[D]. 阳建逸.南京师范大学 2014



本文编号：2926771