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基于偏最小二乘地理元胞模型的城市生长模拟被引量：9: 2010年; 提出了一种基于偏最小二乘回归(PLS)方法的地理元胞(cellular automata,CA)模型PLS-CA,并用来模拟城市生长和扩展.CA模型的定义涉及存在严重相关性的众多空间变量,而传统的多准则判别技术(MCE)和主成分分析(PCA)不能够彻底地解决变量相关性问题.利用偏最小二乘回归从空间变量中提取线性无关的主成分,从而获取地理元胞自动机(CA)的转换规则,在地理信息系统(GIS)环境下建立PLS-CA模型,可以优化城市生长和扩展的模拟.利用提出的PLS-CA模型,模拟了上海市嘉定区1989年与2006年城市生长和扩展情况.; 冯永玖童小华刘妙龙; 关键词：元胞自动机偏最小二乘回归地理信息系统

基于核主成分元胞模型的城市演化重建与预测被引量：16: 2010年; 通过元胞自动机(CA)模拟和重建城市演化的复杂非线性过程,对于城市土地利用规划和决策具有指导意义。利用传统线性方法获取的地理CA转换规则,较难刻画城市演化的时空动力学过程。基于核主成分分析方法(KPCA),通过核函数映射,在高维特征空间下不仅能够对多重共线的空间变量进行非线性降维,且由此建立的地理元胞模型KPCA-CA参数物理意义明确,能够较好地体现城市化过程的非线性本质。基于GIS环境下自主研发的地理模拟框架SimUrban,利用该KPCA-CA模型模拟和重建了快速城市化区域上海市嘉定区1989-2006年城市演化过程,并预测了研究区2010年的城市空间格局。模拟结果显示,嘉定区城市主要沿中心区域及主干道路而扩展,体现了KPCA方法提取的前两个主成分的作用,与城市实际发展情况相符。利用混淆矩阵和面积控制精度等指标,对模拟结果进行了评价,得到总体精度为80.67%、Kappa系数为61.02%,表明模拟结果与遥感分类结果及统计结果符合程度较好;与传统基于线性方法的地理CA模型比较,KPCA-CA模型模拟结果精度更高。; 冯永玖刘妙龙童小华刘艳韩震; 关键词：元胞自动机核主成分分析

一种基于机器学习的城市发展模拟元胞模型被引量：5: 2011年; 利用元胞自动机(Cellular Automata,CA)模拟土地利用变化,已经成为认识和理解其复杂动态演化过程的有效手段。传统的元胞自动机基于线性转换规则,较难表达土地利用变化的非线性边界问题。本文研究利用最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),将原空间下的非线性可分问题,通过高斯径向基核函数映射到高维特征空间,简化其求解过程,从而建立了一种非线性的土地利用元胞自动机模型LS-SVM-CA。利用该模型对上海市嘉定区1989-2006年的土地利用变化进行模拟的试验表明,其模拟结果与该区域土地利用实际格局非常符合,且其总体精度和Kappa系数比基于标准SVM的元胞自动机模型更高。; 冯永玖刘妙龙; 关键词：元胞自动机最小二乘支持向量机遥感 GIS

城市形态演化的粒子群智能随机元胞模型与应用--以上海市嘉定区为例被引量：16: 2010年; 城市形态演化是一个非线性的复杂时空动态过程,认识、理解和模拟此变化过程,有助于探索城市扩展的机理。地理元胞自动机(CA)因其较强的复杂系统模拟和预测能力,越来越多地应用于城市形态的演变研究。CA"自下而上"的结构特性,与粒子群智能(PSO)由底层单元交互而呈现系统全局的自组织性,本质上是一致的。本研究将两者结合,以模拟结果和真实形态的差异最小化为基础,利用粒子群智能,以快速随机搜索的方式,获取CA参数的优化组合和模型结构,从而建立了一种粒子群智能地理元胞自动机模型(PSO-CA)。以上海市嘉定区为案例,通过较长时段的历史数据对PSO-CA模型进行校正,成功模拟了该区域1989-2006年的城市形态演化过程,并进行了2010年发展预测。与传统地理CA模型比较,PSO-CA模型模拟结果的精度更高。; 冯永玖童小华LIU Yan刘妙龙; 关键词：元胞自动机粒子群算法

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上海市高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(ssc09018)