基于地理空间实体的矢量元胞自动机研究

元胞自动机是能模拟复杂行为的离散动力学模型，GIS与元胞自动机的集成对于模拟地理时空过程具有很大的优势。但是标准CA的一些限制因素如空间尺度、精度及数据量问题、邻居定义等制约了其模拟真实世界的能力。本文通过分析地理现象和元胞自动机之间的关系，从元胞及状态、元胞空间、邻居、转换规则、离散时间五个方面对标准元胞自动机的组成部分进行了扩展，构建了在不规则的地理空间中基于地理实体的元胞自动机模型，同时提出了一个通用的基于地理实体的元胞自动机模型和地理信息系统集成的框架。     

标准元胞自动机模型的缺陷及拓展研究

具备时空计算特征的元胞自动机模型（CA）与GIS集成将极大促进GIS对地理过程的模拟能力。标准元胞自动机在元胞形态、邻居规则等方面的定义存在极大限制，制约了元胞自动机对真实世界的模拟和应用能力。论文充分研究了空间模型与元胞邻居描述的关系，发现元胞邻居在空间关系上存在拓扑邻接、空间邻近和复杂相离三种关系，传统思路的模型扩展很难完全解决CA的局限性，尤其是复杂相离关系。为此，论文在面向对象的思想基础上提出了基于地理实体的元胞自动机概念模型。     

基于CA-ANN喀斯特石漠化时空格局的动态模拟和预测

分析了石漠化成灾综合机理,以GIS为平台,结合元胞自动机和神经网络模型,对石漠化灾害的空间格局进行动态模拟和预测.鉴于元胞自动机转换规则的难于确定的特点,利用神经网络来训练和获取石漠化转化的规则,进一步提高元胞自动机动态模拟能力.同时,由于GIS中嵌入元胞自动机,GIS的空间分析功能得到增强.     

元胞自动机与神经网络相结合的土地演变模拟

提出了将数据挖掘技术应用于元胞自动机（CA）进行地理模拟的新方法.基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络,从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局.在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合.表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间.     

基于扩展CA模型的武汉市城市土地集约优化配置研究

许多地理现象的演变与其影响要素之间存在着复杂的关系,并往往具有时空动态性.本文针对城市土地集约优化配置的实际情况,引入元胞自动机(CA)模型,对其主要参数元胞、状态、转换规则、平滑规则等进行修正,提出了基于GIS和CA的城市土地集约优化配置思路;并以武汉市为例进行了实证研究,经构建CA优化配置模型后进行局部优化,结果表...     

基于集成学习和元胞自动机的城市地理模拟

集成学习通过将若干弱分类器集成以取得比单个弱分类器更好的性能，是机器学习的重要研究方向。针对常用城市地理模拟系统中元胞自动机转换规则获取算法的局限性，本文提出基于集成学习算法的元胞自动机，并将其应用于城市建设用地的动态模拟。以决策树作为弱分类器，应用集成学习算法和元胞自动机，对东莞市2001年到2005年的建设用地时空格局进行了模拟，取得了较好的模拟效果。精度评估结果表明，经集成学习后的决策树比单个决策树对城市建设用地动态的模拟精度更高，算法泛化能力更好。     

基于元胞自动机模型的开采沉陷模拟

 开采沉陷模拟对矿区的环境治理和生态恢复具有重要意义.本文将开采沉陷理论与地理元胞自动机相结合,基于GIS平台,以VS2010为开发工具,利用面向对象的方法,构建了开采沉陷元胞空间,探讨了开采沉陷元胞自动机模型的框架结构及实现方法,构建了开采沉陷模拟对象关系图,建立了开采沉陷元胞自动机演化模型.以山西某煤矿为例,开发了开采沉陷元胞自动机原型系统,根据研究区的煤层条件和开发方法,进行了模拟实验,分析未来开采沉陷的演变过程,为土地复垦和生态修复提供依据.结果表明,采用面向对象的方法能够较好地进行开采沉陷系统分析和开发,基于GIS和CA进行开采沉陷模拟,开发方便,系统兼容性好,能够展示更多的时空信息,便于数据管理.在空间划分上,CA模型能够与传统的预计方法有机融合,较为准确地预测未来的地表塌陷损毁情况,为塌陷区治理提供依据.由于开采沉陷涉及的学科较多,未来还需进一步完善演化模型,探讨三维空间下的系统演化过程,提高模拟的真实感和实用性.     

长株潭城市群空间模式分析

长株潭城市群是湖南省经济社会发展水平最高的地区。从人口规模、产业集群、城镇规模与体系结构、资源特色四个方面概述了长株潭地区发展现状,并从优化城镇结构、提升交通区位、产业集群优化与协作角度进行了探讨。结合同类研究成果,运用地理元胞自动机的原则与方法,提出了长株潭城市群空间结构模拟的技术流程与思路方法,并提出了元胞转换规则的一般获取方法,为下一步开展基于元胞自动机的城市群增长模拟研究奠定了基础。     

改进最短距离法自动获取元胞自动机转换规则

提出了一种利用改进的最短距离算法自动获取地理元胞自动机转换规则的方法。CA的核心是如何定义转换规则,但目前主要是采用启发式的方法来定义转换规则,受主观因素影响较大。该模型通过熵化空间变量特征权重,对最短距离算法进行改进,自动获取CA的转换规则和模型参数值。并与一般的最短距离算法进行对比分析,结果表明,改进后的的最短距离算法所提取的转换规则在模拟城市发展时具有更高的精度,并且具有清晰的物理意义。     

基于偏最小二乘地理元胞模型的城市生长模拟

提出了一种基于偏最小二乘回归(PLS)方法的地理元胞(cellular automata,CA)模型PLS-CA,并用来模拟城市生长和扩展.CA模型的定义涉及存在严重相关性的众多空间变量,而传统的多准则判别技术(MCE)和主成分分析(PCA)不能够彻底地解决变量相关性问题.利用偏最小二乘回归从空间变量中提取线性无关的主成分,从而获取地理元胞自动机(CA)的转换规则,在地理信息系统(GIS)环境下建立PLS-CA模型,可以优化城市生长和扩展的模拟.利用提出的PLS-CA模型,模拟了上海市嘉定区1989年与2006年城市生长和扩展情况.     

贝叶斯概率与元胞自动机的非线性转换规则

利用朴素贝叶斯分类器(NBC)、高斯径向基函数和离散模型获取城市CA模型的非线性转换规则,提出NBC—CA模型,并将该模型应用于深圳市1988-2010年城市演变的动态模拟中。研究结果表明,所提出的CA模型能反映复杂城市系统的非线性、不确定性特点,模型模拟的结果要比传统MCE方法模拟精度高。NBC—CA模型中的径向基参数可解释不同空间变量的作用下,城市发展的集中区域以及空间变量对城市发展的影响范围,能够反映城市发展的模式和特征。     

地理研究的实验方法：从实体缩微到计算机模拟

地理学的实验方法先后经历了实体缩微模拟,数学实验、GIS分析、分形和细胞自动机（CA）模拟等几个阶段,最后众流归一,发展成为以GIS为技术支持,以分形和CA为理论核心的综合集成模拟方法,连实体“缩微”也以数字高程模型（DEM）的形式融汇于新的集成体系之中。从发展前景看来,GIS与CA的技术链接和基于GIS-CA的多重智能体系（MAS）将是重要的发展方向。此外,神经网络（NN）和基因算法（GA）将会与CA模拟技术结合,形成全新的智能化模拟技术。     

争当少数人过程的元胞自动机模型研究

给出争当少数人博弈模型的一种策略,运用元胞自动机建立争当少数人博弈模型,模拟了相互邻接的个体间的相互作用,并分析了不同信息量对参与者决策的影响,观测到了群体决策中争当少数人过程中的一些微观现象。     

面向对象的地理元胞自动机

提出了一种面向对象的地理元胞自动机(GeoCA)。在与G IS结合的基础上,利用面向对象技术分析来设计GeoCA模拟系统,由VB AO建立一个具有良好扩展性、用户可定制和友好界面的实验平台。通过采用MCE(多准则判断)来获取GeoCA模型的转换规则。以珠江三角洲的东莞作为研究区域,在GeoCA模拟的结果上,讨论了该地区的土地利用的变化趋势及所面临的问题。     

CA与GIS系统结合在城市扩展中的研究

针对城市规划与扩展控制因素的复杂性及其提取特征较为困难的状况,用细胞自动系统结合GIS系统模拟城市扩展,提出从不同时期的遥感数据中使用BP神经网络自动挖掘城市扩展的内在规律作为细胞自动系统的转换规则,并利用该规则反演和预测城市扩展情况.最后运用1984、1991、1998和2001的遥感地图举例模拟了无锡2008的城市...     

基于细胞自动机理论的交通流模拟模型

以细胞自动机理论为基础,结合我国城市道路情况及交通流特性,把车辆在路段上运动的变化规律表述为细胞自动机的演变规则,建立了基于细胞自动机理论的交通流模型,标定了细胞长度和最大速度等参数,继而提出了反映车辆在路段上自由驶、跟驰行驶和减速行驶等交通行为的细胞自动机规则,并对各种规则进行了详细说明。     

基于模糊元胞自动机的复杂图案、纹理生成实现

结合模糊规则和元胞自动机的机理,分析了模糊元胞自动机的基本原理,根据元胞自动机的不同构形,提出多种模糊元胞自动机演化规则,并根据这些基本规则,分别用3邻元、5邻元以及9邻元进行元胞状态更新,生成了多颜色\复杂、漂亮的图案和织物纹理,其结果在针织织物设计中意义重大.     

营口城市用地扩展模拟预测研究

基于CA原理,结合GIS与RS技术,在ArcGIS平台中进行二次开发,构建了GIS-CA模型系统.以营口市为研究区域,对其城市用地扩展进行了模拟和预测.研究表明:GIS与CA集成,增强了GIS的时空动态建模功能,CA模型和GIS耦合是研究城市扩展动态模拟与预测的较为可行的研究方法;利用GIS-CA模型模拟和预测了营口城市用地变化趋势,对营口城市用地扩展模拟的结果比较合理,模拟的精度达到70％以上.     

基于元胞自动机模型的城市空间变化模拟研究进展

元胞自动机(CA)是一种时间、空间、状态都离散,空间的相互作用及时间上的因果关系皆局部的网格动力学模型,其“自下而上”的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的平行计算能力、高度动态以及具有空间概念等特征,使得它在模拟空间复杂系统的时空动态演变方面具有很强的能力.在城市空间动态变化的模拟研究方面,CA模型已应用到除非洲、南极洲的所有大洲的城市模拟研究当中.CA模型和G IS的集成,一方面增强G IS的空间模型运算及分析能力,另一方面,G IS提供的强大空间处理能力可以为CA模型准备数据和定义有效的元胞转换规则以及对模拟结果进行可视化.同时CA模型还可以与神经网络、主成分分析、遗传算法、模糊逻辑以及其他研究方法相结合,以增强其在城市空间变化模拟研究方面的能力.将CA与MAS技术相结合,建立一个能够模拟多个不同参与因子(自然系统)、不同决策者(人文系统)共同影响下的城市发展模型,以此来模拟与预测城市发展的真实状况,将是CA模型在城市空间变化模拟与预测研究中的未来发展趋势.