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利用生物地理學(xué)優(yōu)化算法獲取城市擴(kuò)展元胞自動機(jī)模型參數(shù)

發(fā)布時間:2018-01-10 07:01

  本文關(guān)鍵詞:利用生物地理學(xué)優(yōu)化算法獲取城市擴(kuò)展元胞自動機(jī)模型參數(shù) 出處:《武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》2017年09期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:提出了一種基于生物地理學(xué)優(yōu)化算法尋找城市擴(kuò)展元胞自動機(jī)(cellular automata,CA)模型最佳參數(shù)的方法。轉(zhuǎn)換規(guī)則制定及相應(yīng)權(quán)重參數(shù)獲取是構(gòu)建城市擴(kuò)展CA的核心和難點(diǎn)。生物地理學(xué)優(yōu)化算法(biogeography-based optimization,BBO)通過模擬生物物種在棲息地的分布、遷移和滅絕來求解優(yōu)化問題。利用BBO算法自動獲取城市擴(kuò)展CA模型參數(shù)值,構(gòu)建BBO-CA模型進(jìn)行城市擴(kuò)展模擬實(shí)驗(yàn),并與粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、蟻群算法(ant colony optimization,ACO)、遺傳算法(genetic algorithm,GA)及邏輯回歸(logistic regression,LR)等方法相比較。結(jié)果表明,BBO算法具有較好的收斂性,可有效地快速自動尋找城市擴(kuò)展CA模型最佳參數(shù)組合,獲取的空間變量權(quán)重參數(shù)較為合理;BBO-CA模型明顯提升了城市用地模擬精度,城市用地模擬精度為72.5%,相對PSO、ACO、GA、LR各算法分別提升了1.1%、1.2%、2.7%和4.0%,Kappa系數(shù)達(dá)到0.700,分別提升了0.015、0.016、0.034和0.046,且整體空間布局與實(shí)際情況更為接近,驗(yàn)證了應(yīng)用BBO算法的可行性與優(yōu)勢。
[Abstract]:This paper presents a method for finding the best parameters of urban expansion CA model based on biogeography optimization algorithm . The transformation rules and the acquisition of corresponding weight parameters are the core and difficult points of constructing the city extension CA . The results show that the BO - CA model can effectively and quickly find the optimal parameters of the urban expansion CA model . The results show that the BO - CA model has improved the urban land simulation precision and the urban land simulation accuracy is 72 . 5 % . The relative PSO , ACO , GA , LR algorithms respectively promote the urban land simulation precision and the Kappa coefficient is 0.700 , which is more close to the actual situation , and verifies the feasibility and advantage of the application of the BBO algorithm .

【作者單位】: 武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;武漢大學(xué)地理信息系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京大學(xué)城市規(guī)劃與設(shè)計(jì)學(xué)院;華中農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(41571384)~~
【分類號】:TP18
【正文快照】: 項(xiàng)目資助:國家自然科學(xué)基金(41571384)。元胞自動機(jī)(cellular automata,CA)作為一個離散的動力學(xué)模型,在模擬復(fù)雜非線性問題上具有獨(dú)特的優(yōu)勢[1],在城市擴(kuò)展模擬[2]、圖像分割[3]、林火蔓延[4]、土地利用變化[5]等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。城市擴(kuò)展模擬是元胞自動機(jī)應(yīng)用的一個熱點(diǎn)

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2 王曉光;鄭向偉;;一種合作型協(xié)同生物地理學(xué)優(yōu)化算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2014年08期

3 馬海平;李雪;林升東;;生物地理學(xué)優(yōu)化算法的遷移率模型分析[J];東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年S1期

4 羅丹;張宏立;;改進(jìn)生物地理學(xué)算法辨識Hammerstein模型[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年05期

5 丁智國;費(fèi)敏銳;馬海平;;一種基于生物地理學(xué)優(yōu)化算法的集成選擇方法[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2014年05期

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本文編號:1404277

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