【摘 要】
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该研究在已有的地理元胞自动机(CA)模型研究的基础上,将BP神经网络与CA模型相结合,并加入了宏观社会经济模型进行总量控制,构建了一个神经网络支持下的约束型城市扩大化展元
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该研究在已有的地理元胞自动机(CA)模型研究的基础上,将BP神经网络与CA模型相结合,并加入了宏观社会经济模型进行总量控制,构建了一个神经网络支持下的约束型城市扩大化展元胞自动机模型(ANN-Urban-CA模型),用于模拟和预测城市扩展的演变过程和未来发展.在该模型中,利用一个两层BP神经网络的训练来自动获取CA模型的转换规则和模型参数.利用CA模型计算实现神经网络的仿真过程并取得每个用地单元的城镇用地转换概率.通过设置转换阈值来模拟城市扩展的历史演变;通过设置未来城镇用地总体情景方案,并利用Tietenberg经济学模型计算未来各时期城镇用地增量最佳配置,再经过CA计算来预测城市扩展未来的情景.运用该模型,在已有的多期北京市土地利用数据(1980,1995,2000)的基础上,对北京市2000年城镇用地进行了模拟,并取得了较为满意的效果.并通过Tietenberg模型与CA模型的结合,对北京市未来6种城镇用地总体情景方案做了预测.
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