【摘 要】
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元胞自动机模型在土地扩展的转换规则设计上具有随机性,受周围环境影响较大.文中建立基于BP神经网络和遗传神经网络算法优化的元胞自动机土地扩张模型,对广州市2009-2011年进
【机 构】
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电子科技大学,中科院遥感应用研究所
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元胞自动机模型在土地扩展的转换规则设计上具有随机性,受周围环境影响较大.文中建立基于BP神经网络和遗传神经网络算法优化的元胞自动机土地扩张模型,对广州市2009-2011年进行城市扩张模拟分析.实验结果显示：BP神经网络能够较好地模拟分布较集中的耕地和林地等区域,精度可达到70％以上,而对于面积较零碎的建筑用地区域,模拟效果较差;而遗传神经网络优化算法能够总体提高模拟精度约5％,部分精度能提高至20％.同时,该算法还能充分考虑影响土地变化的各种扰动因素,优化选择驱动因子和缩短迭代次数,对于城市土地扩张研究
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