城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型

来源 :测绘学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：suguoqing000

【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

【作者】

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谢志文王海军张彬黄鑫鑫

【机构】

：

武汉大学资源与环境科学学院,武汉大学地理信息系统教育部重点实验室

【出处】

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测绘学报

【发表日期】

：

2020年3期

【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

【基金项目】

：

国家自然科学基金(41571384)~~

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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)

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