城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型

• 作者: 张彬 王海军 谢志文 黄鑫鑫
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 城市扩展 元胞自动机 多结构卷积神经网络 地理模拟
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 地图学与地理信息
• 页码范围: 375-385
• 页数: 11页
• 分类号: P208
• 字数: 5112字
• 语种: 中文

摘要

传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的.针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程.模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高.特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3％～29.4％,在上海浦东新区提高了20.3％～28.5％.此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8％～4.8％,上海浦东新区提高了2.8％～7.8％.两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程.相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彬	武汉大学资源与环境科学学院	100	619	13.0	21.0
2	王海军	武汉大学资源与环境科学学院	50	634	13.0	23.0
6	黄鑫鑫	武汉大学资源与环境科学学院	4	3	1.0	1.0
7	谢志文	武汉大学资源与环境科学学院	1	0	0.0	0.0