一种基于机器学习的城市发展模拟元胞模型

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摘要：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。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90556A/201103/37805047.html

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关键词：机器学习 城市发展 发展模 学习的 Automata 元胞自动机 最小二乘支持向量机 土地利用变化模拟 遥感 GIS