基于改進粒子群算法和元胞自動機的城市擴張模擬——以南京為例
[Abstract]:In order to solve the problem of dynamic simulation of urban expansion using multi-agent algorithm reasonably, the particle swarm optimization algorithm is improved based on geography theory and sociological law. A segmented particle swarm optimization (SPSO),) algorithm is proposed and combined with the ability of cellular automata (CA) to simulate complex space-time processes. A geo-cellular automaton (SPSO-CA.), which is suitable for urban expansion simulation, is constructed. In SPSO-CA, land use data, traffic network data and terrain data are used to excavate the land conversion rules of Nanjing urban expansion from 1995 to 2000. Then the dynamic simulation of Nanjing urban expansion process from 1995 to 2008 is realized by this rule. Compared with the results of SPSO-CA,PSOCA and NULL models, it was found that the total accuracy of SPSO-CA,PSOCA and NULL models was 86.3and that the total accuracy of the model was 0.792m Morannica and 0.0778 PSO-CA. The total accuracy of the model was 0.755mnnnnl. The total accuracy of the model was 0.741, and the true Moran's I was 0.072.The total accuracy of the model was 0.74 1. The total accuracy of the model was 0.74 1, and that of the real Moran's I was 0.072%. It shows that SPSO-CA is superior to PSO-CA and NULL models in terms of total precision and spatial consistency, that is, it is feasible to use SPSO-CA to simulate urban expansion.
【作者單位】: 中國科學院南京地理與湖泊研究所流域地理學重點實驗室;中國科學院大學;江蘇省土地勘測規(guī)劃院;
【基金】:國土資源部重點地區(qū)土地綜合承載力調(diào)查評價項目(DCPJ131208-01) 江蘇省國土科技項目(201204)~~
【分類號】:TU984.113
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,本文編號:2258102
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