【摘 要】
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及时准确获取土地利用空间格局演变规律,能够有效为城市生态环境保护和科学管理提供依据。文章利用卷积神经网络提取多个时期土地利用空间特征,结合多种空间驱动因子建立长短时记忆网络的元胞自动机模型（LSTM-CA）。以张家口市中心城区1995年、2000年、2005年、2010年及2015年5期时序土地利用分类、地形及城市交通等数据为基础,开展2020年城市土地利用模拟方法研究。通过与多层感知机的元胞自动
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及时准确获取土地利用空间格局演变规律,能够有效为城市生态环境保护和科学管理提供依据。文章利用卷积神经网络提取多个时期土地利用空间特征,结合多种空间驱动因子建立长短时记忆网络的元胞自动机模型（LSTM-CA）。以张家口市中心城区1995年、2000年、2005年、2010年及2015年5期时序土地利用分类、地形及城市交通等数据为基础,开展2020年城市土地利用模拟方法研究。通过与多层感知机的元胞自动机模型（MLPCA）进行精度对比分析,结果表明本文提出的方法Kappa系数超过90%,FoM指标为0.39,各项指标均优于MLPCA模型,LSTM-CA更能充分挖掘历史土地利用变化之间的内在关系,可以有效提升模拟精度。
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