一种基于云模型元胞自动机的城市扩展预测方法技术

技术编号：6884233 阅读：428 留言：0更新日期：2012-04-11 18:40

本发明专利技术公开了一种基于云模型元胞自动机的城市扩展预测方法，包括以下步骤：1）栅格化城市土地利用图，每一栅格对应一个元胞；2）对各元胞转换概率变量及非城市元胞距各空间变量的空间距离采用概念集“近、中、远”表达，并采用云模型定量表达概念集；3）构造规则发生器；4）通过规则发生器得到空间变量影响下的元胞转换概率；5）制定非城市元胞的行为转变规则，并根据非城市元胞的行为转变规则计算每个元胞的最终元胞转换概率。本发明专利技术方法构建了不确定性与模拟结果精度之间的定量模型，并将上述模型应用于城市扩展预测中，有助于更真实、准确地模拟城市扩展。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及城市扩展预测方法，尤其涉及。
技术介绍
城市扩展是元胞自动机(cellular automata，简称CA)应用的一个热点领域。 Tobler院士在20世纪70年代首次将元胞自动机方法引入城市研究，并采用元胞自动机模拟美国五大湖边底特律地区城市的迅速扩展。但是，这时元胞自动机在城市扩展的应用还处于一般性讨论与方法“地理化”阶段，标准元胞自动机模型应用在城市扩展领域的性能和实用性有待进一步完善。许多元胞自动机扩展模型相继被提出并得到了更为广泛的发展。首先，多准则判断[1]、LogistiC回归[2]等数理统计方法被应用于元胞自动机转换规则构建中；其次，近年来数据挖掘[3]、神经网络M、多智能体[5]、核学习机[6]、支持向量机[7]、人工免疫系统[8]等方法被用于转换规则的智能获取。以黎夏、叶嘉安和周成虎为代表的学者们在元胞自动机扩展模型上做了很多有意义的理论尝试，但是这些元胞自动机扩展模型过分依赖高效的模型算法，不能从根本上解决城市扩展元胞自动机的真实性问题，很少考虑城市扩展中的不确定问题。一般元胞自动机采用蒙特卡洛方法[9]、模糊逻辑[1°_11]来反映城市扩展的不确定性，但上述方法仅反映了城市扩展不确定性的随机性或模糊性，不能完整表达不确定性。[12]采用位置和数量Kappa系数来分析空间明确模型中的预测不确定性和模拟的精度问题，该研究的实质是对模拟结果进行敏感性分析，从模型构建上并未体现不确定性定量传播问题。文中涉及的参考文献如下Wu F, Webster CJ. Simulation of land development thr...

【技术保护点】
１．一种基于云模型元胞自动机的城市扩展预测方法，其特征在于，包括以下步骤：１）栅格化城市土地利用图，每一栅格对应一个元胞；２）对各元胞转换概率变量及非城市元胞距各空间变量的空间距离采用概念集“近、中、远”表达，并采用云模型定量表达概念集，实现定性到定量的表达，所述的空间变量为城市中心、镇中心、工业中心和主干道；所述的元胞转换概率变量值在０～１之间，并等分为三个区间，分别对应“高、中、低”概念；３）构造规则发生器，本步骤进一步包括以下子步骤：３－１构建云推理引擎，即定性规则库，采用“Ｉｆ　Ａ，ｔｈｅｎ　Ｂ”形式表达，其中，Ａ为各非城市元胞距各空间变量的空间距离所属的概念集；Ｂ为在空间变量影响下的元胞转换概率概念集；３－２根据所构建的定性规则库，采用多维云模型构造对应于Ｉｆ部分的前件规则发生器，并采用二维云模型构造对应于ｔｈｅｎ部分的后件规则发生器；４）根据判断各非城市元胞所属的概念，通过规则发生器得到空间变量影响下的元胞转换概率，本步骤进一步包括以下子步骤：４－１将各非城市元胞距各空间变量的空间距离值输入至前件规则发生器，采用极大判定法判断各空间距离值属于概念集｛远、中、近｝中的某个概念...

【技术特征摘要】
1.一种基于云模型元胞自动机的城市扩展预测方法，其特征在于，包括以下步骤1)栅格化城市土地利用图，每一栅格对应一个元胞；2)对各元胞转换概率变量及非城市元胞距各空间变量的空间距离采用概念集“近、中、远”表达，并采用云模型定量表达概念集，实现定性到定量的表达，所述的空间变量为城市中心、镇中心、工业中心和主干道；所述的元胞转换概率变量值在(Tl之间，并等分为三个区间，分别对应“高、中、低”概念；3)构造规则发生器，本步骤进一步包括以下子步骤3-1构建云推理引擎，即定性规则库，采用“If A, then B”形式表达，其中，A为各非城市元胞距各空间变量的空间距离所属的概念集；B为在空间变量影响下的元胞转换概率概念集；3-2根据所构建的定性规则库，采用多维云模型构造对应于If部分的前件规则发生器，并采用二维云模型构造对应于then部分的后件规则发生器；4)根据判断各非城市元胞所属的概念，通过规则发生器得到空间变量影响下的元胞转换概率，本步骤进一步包括以下子步骤4-1将各非城市元胞距各空间变量的空间距离值输入至前件规则发生器，采用极大判定法判断各空间距离值属于概念集{远、中、近}中的某个概念，并激活前件规则发生器中对应的定性规则库，通过前件规则发生器推理引擎，输出中间隶属度值；4-2将上述中间隶属度值作为后件规则发生器的输入值，激活对应的后件规则发生器，通过后件规则发生器推理引擎，得到各非城市元胞对于某一概念的最终隶属度值，即，非城市元胞城市化的转换概率；5)考虑邻域、宏观因素，制定非城市元胞的行为转变规则，并根据非城市元胞的行为转变规则计算每个元胞的最终元胞转换概率，若元胞转换概率大于预设阈值，则该非城市元胞所代表的土地城市化；否则，该非城市元胞状态不变；所述预设阈值根据元胞转换概率值分布范围和分布特征确定。2.根据权利要求1所述的基于云模型元胞自动机的城市扩展预测方法，其特征在于所述的步骤2)进一步包括以下子步骤2-1获取各非城市元胞距各空间变量的空间距离值，根据各非城市元胞距各空间变量的空间距离构建空间距离矩阵坏，其中，f取1、2、3、4，钱、/)2、钱、.仏分别为各非城市元胞距城市中心、镇中心、工业中心、主干道的空间距离矩阵；2-2将各非城市元胞距各空间变量的空间距离值离散化、概念化； 2...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海军，贺三维，张文婷，何青青，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：83

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