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基于动态邻域思想的ACO-CA城市动态模拟——以重庆市沙坪坝区为例
被引量：
6
1
作者
刘明皓
安广文
李超
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2016年第3期74-80,88,F0003,共9页
邻域因子是城市动态变化的重要驱动因子,该文提出了动态邻域约束思想,在借助蚁群优化(ACO)算法提取城市用地转换规则的基础上,结合元胞自动机(CA)模型构建了基于动态邻域约束的ACO-CA城市动态模拟模型,实现了对城市用地的动态模拟,并以...
邻域因子是城市动态变化的重要驱动因子,该文提出了动态邻域约束思想,在借助蚁群优化(ACO)算法提取城市用地转换规则的基础上,结合元胞自动机(CA)模型构建了基于动态邻域约束的ACO-CA城市动态模拟模型,实现了对城市用地的动态模拟,并以重庆市沙坪坝区为例,设计不同方案验证了该模型的有效性。研究结果显示:当采用动态邻域方案时,总的Kappa系数比静态邻域方案高1.70%;城市用地的Kappa系数比采用静态邻域方案时的模拟精度高出6.37%。研究结果表明:构建的基于动态邻域思想的ACO-CA模型能够有效模拟城市用地的动态变化;采用动态邻域约束条件时,尽管算法的复杂度有所增加,但与静态邻域约束方案相比,城市用地模拟精度要高,且更符合城市发展演变规律。
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关键词
蚁群优化算法
动态
邻域
元胞自动机
转换规则
城市动态模拟
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职称材料
哈长城市群城市韧性的时空格局演变及动态模拟研究
被引量：
88
2
作者
陈晓红
娄金男
王颖
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第12期2000-2009,共10页
哈长城市群作为引领东北地区高质量发展的重要增长极,其城市韧性的提升对提高东北地区高质量发展的强韧性及可持续性具有重要意义。以2010—2018年哈长城市群11个地级市为例,基于"生态-经济-社会-工程"的评估框架构建城市韧...
哈长城市群作为引领东北地区高质量发展的重要增长极,其城市韧性的提升对提高东北地区高质量发展的强韧性及可持续性具有重要意义。以2010—2018年哈长城市群11个地级市为例,基于"生态-经济-社会-工程"的评估框架构建城市韧性评价体系。采用熵权-TOPSIS评价模型对哈长城市群城市韧性进行综合测度,并运用ArcGIS空间分析工具、BP神经网络模型等方法探讨其时空格局演变规律及动态模拟。结果表明:①哈长城市群城市韧性整体水平较低;较高、高度韧性主要分布在核心地区,呈"点状零散"分布,低度、较低韧性主要分布在外围地区,呈"边缘广泛分布"的空间格局。②从其演化趋势类型特征看,2010—2018年,呈发散趋势的城市多于呈收敛趋势的城市,表明城市韧性在演化过程中空间差异呈逐渐增大趋势。③经济恢复力、工资收入、金融资本、公共资源保障、教育水平、交通设施水平等是影响哈长城市群城市韧性的主要因素。④在动态模拟方面,2020—2030年,城市韧性发展较缓慢,韧性等级逐渐降低,且以一级韧性和二级韧性为主,韧性等级较高的城市所占比重较少。在未来发展趋势上,城市韧性时空差异明显,东西方向上呈现"东高西低"态势,在南北方向上呈"倒U型"式分布,表明哈长城市群内部核心城市韧性高点突出,多数外围城市韧性偏低。
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关键词
城市
韧性
城市
韧性
动态
模拟
哈长
城市
群
BP神经网络模型
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职称材料
GA-logistic回归参数优化与城市用地动态变化模拟——以成渝经济带为例
被引量：
4
3
作者
刘明皓
尚尉
+1 位作者
张奇瑞
韩凤萍
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第1期12-17,共6页
针对常规logistic回归模型的不足,该文构建了GA-logistic回归模型,并以成渝经济带为例模拟了城市用地动态变化,即采用自适应遗传算法拟合获取logistic回归模型的最佳回归系数来优化城市用地动态模型,并与基于最大似然估计的常规logisti...
针对常规logistic回归模型的不足,该文构建了GA-logistic回归模型,并以成渝经济带为例模拟了城市用地动态变化,即采用自适应遗传算法拟合获取logistic回归模型的最佳回归系数来优化城市用地动态模型,并与基于最大似然估计的常规logistic回归方法对比。结果显示,基于遗传算法(GA)的logistic回归模拟模型总精度从78.0%提高到85.3%,总kappa从74.5%提高到81.2%,分别提高了7.3%和6.7%。对于数据分布不均衡、数据特征量多元的情况,基于GA-LR的参数优化方法比常规LR方法模拟精度更高,更具优越性。
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关键词
城市
用地
动态
模拟
自适应遗传算法
LOGISTIC回归
参数优化
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职称材料
题名
基于动态邻域思想的ACO-CA城市动态模拟——以重庆市沙坪坝区为例
被引量：
6
1
作者
刘明皓
安广文
李超
机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院/中韩合作GIS研究所
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2016年第3期74-80,88,F0003,共9页
基金
重庆市教育科学技术研究项目(KJ1400420)
重庆市应用开发计划重点项目(cstc2014yykfB30003)
文摘
邻域因子是城市动态变化的重要驱动因子,该文提出了动态邻域约束思想,在借助蚁群优化(ACO)算法提取城市用地转换规则的基础上,结合元胞自动机(CA)模型构建了基于动态邻域约束的ACO-CA城市动态模拟模型,实现了对城市用地的动态模拟,并以重庆市沙坪坝区为例,设计不同方案验证了该模型的有效性。研究结果显示:当采用动态邻域方案时,总的Kappa系数比静态邻域方案高1.70%;城市用地的Kappa系数比采用静态邻域方案时的模拟精度高出6.37%。研究结果表明:构建的基于动态邻域思想的ACO-CA模型能够有效模拟城市用地的动态变化;采用动态邻域约束条件时,尽管算法的复杂度有所增加,但与静态邻域约束方案相比,城市用地模拟精度要高,且更符合城市发展演变规律。
关键词
蚁群优化算法
动态
邻域
元胞自动机
转换规则
城市动态模拟
Keywords
ant colony optimization algorithm
dynamic neighborhood
cellular automata
conversion rules
urban dynamic simulation
分类号
F291 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
哈长城市群城市韧性的时空格局演变及动态模拟研究
被引量：
88
2
作者
陈晓红
娄金男
王颖
机构
哈尔滨师范大学地理科学学院
出处
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第12期2000-2009,共10页
基金
黑龙江省自然科学基金项目(LH2019D008)
教育部人文社科青年基金项目(19YJC630177)
+1 种基金
黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2018194)
哈尔滨师范大学人文社会科学优秀青年学者支持项目(SYQ2014-06)资助。
文摘
哈长城市群作为引领东北地区高质量发展的重要增长极,其城市韧性的提升对提高东北地区高质量发展的强韧性及可持续性具有重要意义。以2010—2018年哈长城市群11个地级市为例,基于"生态-经济-社会-工程"的评估框架构建城市韧性评价体系。采用熵权-TOPSIS评价模型对哈长城市群城市韧性进行综合测度,并运用ArcGIS空间分析工具、BP神经网络模型等方法探讨其时空格局演变规律及动态模拟。结果表明:①哈长城市群城市韧性整体水平较低;较高、高度韧性主要分布在核心地区,呈"点状零散"分布,低度、较低韧性主要分布在外围地区,呈"边缘广泛分布"的空间格局。②从其演化趋势类型特征看,2010—2018年,呈发散趋势的城市多于呈收敛趋势的城市,表明城市韧性在演化过程中空间差异呈逐渐增大趋势。③经济恢复力、工资收入、金融资本、公共资源保障、教育水平、交通设施水平等是影响哈长城市群城市韧性的主要因素。④在动态模拟方面,2020—2030年,城市韧性发展较缓慢,韧性等级逐渐降低,且以一级韧性和二级韧性为主,韧性等级较高的城市所占比重较少。在未来发展趋势上,城市韧性时空差异明显,东西方向上呈现"东高西低"态势,在南北方向上呈"倒U型"式分布,表明哈长城市群内部核心城市韧性高点突出,多数外围城市韧性偏低。
关键词
城市
韧性
城市
韧性
动态
模拟
哈长
城市
群
BP神经网络模型
Keywords
urban resilience
dynamic simulation of urban resilience
Harbin-Changchun Urban Group
BP neural network model
分类号
F299.2 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
GA-logistic回归参数优化与城市用地动态变化模拟——以成渝经济带为例
被引量：
4
3
作者
刘明皓
尚尉
张奇瑞
韩凤萍
机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
重庆邮电大学空间信息研究中心
中铁二院重庆勘察设计研究院有限责任公司
重庆城市综合交通枢纽开发投资有限公司
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第1期12-17,共6页
基金
重庆市教育科学技术研究项目(KJ1400420)
重庆市应用开发计划重点项目(cstc2014yykfB30003)
重庆市研究生科研创新项目(CYS15169)
文摘
针对常规logistic回归模型的不足,该文构建了GA-logistic回归模型,并以成渝经济带为例模拟了城市用地动态变化,即采用自适应遗传算法拟合获取logistic回归模型的最佳回归系数来优化城市用地动态模型,并与基于最大似然估计的常规logistic回归方法对比。结果显示,基于遗传算法(GA)的logistic回归模拟模型总精度从78.0%提高到85.3%,总kappa从74.5%提高到81.2%,分别提高了7.3%和6.7%。对于数据分布不均衡、数据特征量多元的情况,基于GA-LR的参数优化方法比常规LR方法模拟精度更高,更具优越性。
关键词
城市
用地
动态
模拟
自适应遗传算法
LOGISTIC回归
参数优化
Keywords
simulation of dynamic change of urban land use
adaptive genetic algorithm
logistic regression
parameter optimization
分类号
F293.2 [经济管理—国民经济]
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态邻域思想的ACO-CA城市动态模拟——以重庆市沙坪坝区为例
刘明皓
安广文
李超
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2016
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
哈长城市群城市韧性的时空格局演变及动态模拟研究
陈晓红
娄金男
王颖
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
88
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
GA-logistic回归参数优化与城市用地动态变化模拟——以成渝经济带为例
刘明皓
尚尉
张奇瑞
韩凤萍
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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