基于元胞自动机的遗传神经网络在土地利用变化模拟分析中的应用

• 作者: 刘苗 孟庆岩 王春梅 郑文锋 韦春竹
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 工学
• 关键词: 城市扩张 元胞自动机 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3225字
• 语种: 中文

摘要

元胞自动机模型在土地扩展的转换规则设计上具有随机性,受周围环境影响较大.文中建立基于BP神经网络和遗传神经网络算法优化的元胞自动机土地扩张模型,对广州市2009-2011年进行城市扩张模拟分析.实验结果显示:BP神经网络能够较好地模拟分布较集中的耕地和林地等区域,精度可达到70％以上,而对于面积较零碎的建筑用地区域,模拟效果较差;而遗传神经网络优化算法能够总体提高模拟精度约5％,部分精度能提高至20％.同时,该算法还能充分考虑影响土地变化的各种扰动因素,优化选择驱动因子和缩短迭代次数,对于城市土地扩张研究具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑文锋		10	108	6.0	10.0
2	韦春竹		5	39	4.0	5.0
3	孟庆岩	中科院遥感应用研究所	3	29	3.0	3.0
4	王春梅	中科院遥感应用研究所	1	21	1.0	1.0
5	刘苗	中科院遥感应用研究所	1	21	1.0	1.0