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摘要
为合理利用多智能体算法解决城市扩张动态模拟问题,基于地理学理论和社会学规律对粒子群算法进行有针对性的改进,提出分段式粒子群算法（SPSO）,并结合元胞自动机模拟复杂时空过程的能力,构建出适用于城市扩张模拟的地理元胞自动机SPSO-CA。在SPSO-CA中我们利用多时像的土地利用数据、交通路网数据和地形数据,挖掘出19952000年南京城市扩张的土地转换规则。再由此规则实现19952008年的南京市城市扩张过程的动态模拟。最后对比SPSO-CA、PSOCA及NULL模型结果得:SPSO-CA总精度86.3%,Kappa系数为0.792,Moran’s I为0.078,PSO-CA总精度83.6%,Kappa系数为0.755,Moran’s I为0.054,NULL模型总精度81.9%,Kappa系数为0.741,真实的Moran’s I为0.072。这表明无论是总精度还是空间一致性,SPSO-CA都优于PSO-CA和NULL模型,即用SPSO-CA模拟城市扩张是可行的。
- 出版日期2017
- 单位中国科学院大学; 中国科学院南京地理与湖泊研究所
