地理元胞自动机及空间动态转换规则的获取

 以东莞市黄江等镇城市发展为例,利用逐步逻辑回归方法,获取分区的元胞自动机动态规则,用分区的动态规则CA模拟了研究区1988-2004年的城市扩张,采用逐点对比法和Moran I指数对模拟结果进行了评价。结果表明,分区的空间动态转换规则比统一的静态转换规则能获得更高的模拟精度,动态转换规则克服了传统静态转换规则无法反映区域内部城市发展差异的缺陷。     

地理元胞A动机及空间动态转换规则的获取

以东莞市黄江等镇城市发展为例,利用逐步逻辑回归方法,获取分区的元胞自动机动态规则,用分区的动态规则CA模拟了研究区1988—2004年的城市扩张,采用逐点对比法和MoranI指数对模拟结果进行了评价。结果表明,分区的空间动态转换规则比统一的静态转换规则能获得更高的模拟精度,动态转换规则克服了传统静态转换规则无法反映区域内部城市发展差异的缺陷。     

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。     

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.     

元胞自动机和粗集支持下的土地利用变化研究

元胞自动机(CA)可以有效地模拟城市土地利用类型的演变过程,在土地演变过程中需要确定转换规则.该文是用粗集理论来确定元胞自动机(CA)不确定性转换规则的方法,再利用得出的转换规则在matlab中进行编程对城市土地利用类型的演化进行模拟预测.分析结果表明,利用粗集理论得出的转换规则在进行模拟预测后,用卡帕系数得到的结果评价是0.664 6,为高度一致性,用混淆矩阵得到的总精度结果评价为83.49%,与实际情况比较相符.粗集和CA的结合对城市土地利用变化的模拟和预测具有相应的借鉴意义.     

基于元胞自动机的高原林火蔓延三维可视化模拟

森林火灾威胁森林安全,导致生命财产与环境损失,动态模拟森林火灾对于预判森林火灾发展趋势,减少森林火灾危害,科学开展森林火灾灭火工作具有重要理论与现实意义.为更加形象、直观地展示林火三维可视化,将地理信息系统(geographic information system,GIS)三维可视化与元胞自动机模拟功能相结合来模拟林...     

改进的元胞自动机交通流模型

在Nagel-Schreckenberg模型(简称NS)的基础上,提出一种可应用智能交通系统(ITS)信息的新的交通流元胞自动机模型。其中考虑了有效间距及刹车灯的作用,并引入了可变安全间距的新概念。数值模拟表明:对于这种改进的ITS元胞自动机模型,道路交通量有了显著提高,体现了智能交通的优越性———有效地扩大交通流量,减少阻塞生成。当考虑快车和慢车的混合交通流时,发现即使少量的慢车也会导致交通流量大幅度下降,说明了严格实施快慢道行驶的必要性。     

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。     

元胞自动机法寻找社团结构

提出了一种 "元胞自动机"方式寻找社团结构的方法.该方法基于Radicchi等人于2004年提出的"强社团"定义,并对寻找该定义下的社团结构有极佳的效果,在128个格点的经典人工网的应用中可以达到100%正确划分.该方法具有较低的复杂度:O(N2lgN).     

城市元胞自动机模型的构建及其应用研究进展

 元胞自动机(CA)模型对模拟和预测城市空间变化以及进行城市规划具有重大的现实意义。对中国知识基础设施工程(CNKI)中出现城市CA研究以来的期刊文献的年度分布、期刊分布进行统计分析,概述了城市CA模型的构建思路,回顾和总结了城市CA中土地利用、交通、疾病和灾害方面的相关研究成果。同时,分析了城市CA模型应用研究中的主要特点,并根据其存在问题探讨了城市CA未来的发展趋势。研究结果表明,城市CA在中国的应用研究前景良好,尽管近12年中研究情况存在波动,但整体呈增长态势。     

一种改进的关联规则挖掘算法

在Apriori算法基础上，给出一个改进的关联规则挖掘算法。改进的算法只需对数据库进行一次搜索，能大量减少L／O次数，且内存开销适中。通过一组实验对两种算法进行比较，本算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法。     

关联规则发现的一种改进算法

在Apriori算法基础上,给出一个改进的关联规则发现算法·由于这个算法只需对交易数据库进行一次搜索,能大量减少所需的I/O次数,且内存开销适中,因此同其他关联规则发现算法相比具有快速的优点,适合于大型交易数据库·使用合成数据作试验表明这个算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法·     

一种改进的冗余规则修剪方法

在修剪冗余规则已有算法的基础上,引入相关性这一概念,提出了一种改进的冗余规则修剪方法.实验结果证明该算法能够有效地减少关联规则的数量.     

一种挖掘负关联规则的有效方法

负关联规则表示2个项集之间的互斥或否定关系,往往隐藏在数量庞大的非频繁项集中,有很强的相关性且包含了重要的信息.提出了一种基于相关系数和最小兴趣度的挖掘负关联规则的方法,并给出了相应的算法,实验表明该算法能有效提高挖掘效率.     

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.     

一种基于改进型遗传算法的关联规则提取算法及其应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法的关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。     

一种改进的分布式关联规则挖掘算法

数据挖掘本质上是一种新的商业信息处理技术,通过对数据进行统计、分析、综合和推理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识,用以指导高级商务活动。由于需要,对数据间的关联性的数据挖掘算法模型已成为数据库及相关领域的一个研究热点,给出了一种基于分布式数据库的挖掘模型及其相应的一种有效的挖掘算法,其由若干个站点集合而成,各个站点拥有各自的数据库、中央处理机、客户端,以及各自的局部数据库管理系统,依靠通讯网络连接。采用购物篮分析式关联规则,将各个数据库文件的数据合成,从而得到挖掘结果,对挖掘的方法又进一步挖掘,即将不满足条件的规则重新传送到各分布式站点上进行更加精确的挖掘处理,从而避免了频繁的网络通讯。该算法在减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算以及异构数据挖掘方面具有独特优点。     

一种改进的关联规则挖掘算法

从大型事务数据库中发现关联规则是数据挖掘中的一个重要课题,其核心问题是挖掘频繁项集.经典Apriori算法是有效的挖掘频繁项目集的算法.在分析Apriori算法的基础上,提出了一种利用二维数组来代替算法中的哈希树的方法,可以迅速产生二阶频繁项目集,改善了Apriori算法的效率瓶颈,大大提高了算法的执行效率.