【摘 要】
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CA模型已被越来越多地用于城市模拟中,基于神经网络的CA模型能够自动获取模型参数,近年来倍受研究者关注。本文选取南京为研究区,以Arc GIS和MATLAB为开发平台,基于BP神经网
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CA模型已被越来越多地用于城市模拟中,基于神经网络的CA模型能够自动获取模型参数,近年来倍受研究者关注。本文选取南京为研究区,以Arc GIS和MATLAB为开发平台,基于BP神经网络对2005年城市化情形的训练定义CA规则,模拟2010年情形并预测2015年情形。研究表明:(1)基于BP神经网络的城市扩张模型能够在86%的精度上实现城市用地模拟,并对未来情景作出预测,该模型在城市模拟和预测领域较有效;(2)南京城市扩张符合"扩散-聚合-扩散"相位理论;(3)水体和交通对城市发展具有一定的导向作用;(4)该模型仍然存在一定缺陷,无法对模型参数做出进一步探究和解释。
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