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基于Markov-C 5.0的CA城市用地布局模拟预测方法
被引量：
15
1
作者
孟成
卢新海
+1 位作者
彭明军
潘琛玲
《中国土地科学》
CSSCI
北大核心
2015年第6期82-88,F0003,共8页
研究目的:针对多用地类别的城市用地模拟预测提出一种科学合理的预测模型,为土地利用总体规划编制和土地利用结构优化调整提供依据和技术方法。研究方法:在分析了城市用地模拟预测中常用方法的优缺点和适用环境后,提出了一种综合采用Mar...
研究目的:针对多用地类别的城市用地模拟预测提出一种科学合理的预测模型,为土地利用总体规划编制和土地利用结构优化调整提供依据和技术方法。研究方法:在分析了城市用地模拟预测中常用方法的优缺点和适用环境后,提出了一种综合采用Markov模型和C 5.0分类算法的城市用地布局模拟预测CA模型,该模型的思想是采用Markov方法获取各类土地之间的流向,结合各类土地规模的预测结果确定用地增长量,采用C 5.0分类算法获取各类土地之间的转换规则,最后以武汉市为例对该方法进行了论证。研究结果:通过该方法模拟的武汉市2012年各类土地的规模和分布总模拟精度达到91.2%,与实际情况高度一致,说明该方法能够很好的模拟武汉市的土地利用规模和布局。研究结论:该方法可以直观的了解各空间因子与转换规则的关系,并能够很好的对城市的未来情况进行模拟预测,还能够了解城市内部各类用地间的作用机理。
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关键词
土地信息
城市用地模拟
MARKOV
C
5.0
元胞自动机
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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
2
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Markov-C 5.0的CA城市用地布局模拟预测方法
被引量：
15
1
作者
孟成
卢新海
彭明军
潘琛玲
机构
华中科技大学公共管理学院
武汉市国土资源和规划信息中心
出处
《中国土地科学》
CSSCI
北大核心
2015年第6期82-88,F0003,共8页
基金
国家"十二五"科技支撑计划(2013BAJ05B02)
文摘
研究目的:针对多用地类别的城市用地模拟预测提出一种科学合理的预测模型,为土地利用总体规划编制和土地利用结构优化调整提供依据和技术方法。研究方法:在分析了城市用地模拟预测中常用方法的优缺点和适用环境后,提出了一种综合采用Markov模型和C 5.0分类算法的城市用地布局模拟预测CA模型,该模型的思想是采用Markov方法获取各类土地之间的流向,结合各类土地规模的预测结果确定用地增长量,采用C 5.0分类算法获取各类土地之间的转换规则,最后以武汉市为例对该方法进行了论证。研究结果:通过该方法模拟的武汉市2012年各类土地的规模和分布总模拟精度达到91.2%,与实际情况高度一致,说明该方法能够很好的模拟武汉市的土地利用规模和布局。研究结论:该方法可以直观的了解各空间因子与转换规则的关系,并能够很好的对城市的未来情况进行模拟预测,还能够了解城市内部各类用地间的作用机理。
关键词
土地信息
城市用地模拟
MARKOV
C
5.0
元胞自动机
Keywords
land information
land use forecasting and land layout simulation
Markov model
C 5.0
CA model
分类号
F301.2 [经济管理—产业经济]
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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
2
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Markov-C 5.0的CA城市用地布局模拟预测方法
孟成
卢新海
彭明军
潘琛玲
《中国土地科学》
CSSCI
北大核心
2015
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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
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职称材料
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