【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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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)
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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
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