城市是一个典型的地理空间复杂系统，其动态发展变化具有高度的复杂性，研究城市发展空间动态模型成为当前地理学研究的热点和难点课题。元胞自动机（Cellular Automata）的提出，为城市空间动态模型的研究提供了有效的手段。 元胞自动机是一种时空离散的局部动力学模型，是复杂系统研究的一个典型方法。其“自下而上”的研究思路，强大的复杂计算功能、固有的并行计算能力、高度动态特征以及具有空间概念等特征，使它特别适合用于空间复杂系统的时空动态模拟研究，也适合应用于地理空间复杂系统的动态模拟。 本文研究的核心就是利用复杂系统相关的理论方法如人工神经网络和元胞自动机自身特有的时空结构特征，结合地理系统的复杂性特征，利用GIS相关的理论技术，采用有关复杂系统的最新理论和方法构建时空动态模型，来模拟和预测地理过程，并以城市这个复杂系统为例，进行相关的时空动态模拟的建模过程探讨。 对城市空间结构的研究主要是研究城市土地利用的空间结构及其演变。本文首先构建基于元胞自动机的城市空间动态模型，对元胞自动机用于模拟城市土地利用演变的模型框架和构成元素进行了相关的定义和扩展。然后作者对元胞自动机与GIS的集成用于模拟地理时空动态过程进行了相关的理论探讨。 利用元胞自动机模型框架来模拟城市土地利用时空动态结构，关键是构建模型的转换规则，元胞自动机转换规则制定的好坏直接影响着模拟的可靠度和可信度。针对土地利用结构的时空模拟和预测，作者在总结国内外相关的研究内容和前人研究经验基础上，提出将元胞自动机和人工神经网络相结合，构建基于元胞自动机的城市土地利用神经网络预测模型，采用MATLAB这个强大的数值统计软件作开发平台，对其城市土地利用类型转化方面的发展变化进行动态的模拟与预测。在模型中作者将随机过程与人工神经网络方法相结合，改进并优化了模型。该模型构建了土地利用元胞时空数据库，用人工神经网络模型学习土地利用的转换规则，并通过时空反演实现土地利用结构的预测。此模型的构建具有一定的理论上及技术上的参考价值。