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基于核主成分元胞模型的城市演化重建与预测被引量：16: 2010年; 通过元胞自动机(CA)模拟和重建城市演化的复杂非线性过程,对于城市土地利用规划和决策具有指导意义。利用传统线性方法获取的地理CA转换规则,较难刻画城市演化的时空动力学过程。基于核主成分分析方法(KPCA),通过核函数映射,在高维特征空间下不仅能够对多重共线的空间变量进行非线性降维,且由此建立的地理元胞模型KPCA-CA参数物理意义明确,能够较好地体现城市化过程的非线性本质。基于GIS环境下自主研发的地理模拟框架SimUrban,利用该KPCA-CA模型模拟和重建了快速城市化区域上海市嘉定区1989-2006年城市演化过程,并预测了研究区2010年的城市空间格局。模拟结果显示,嘉定区城市主要沿中心区域及主干道路而扩展,体现了KPCA方法提取的前两个主成分的作用,与城市实际发展情况相符。利用混淆矩阵和面积控制精度等指标,对模拟结果进行了评价,得到总体精度为80.67%、Kappa系数为61.02%,表明模拟结果与遥感分类结果及统计结果符合程度较好;与传统基于线性方法的地理CA模型比较,KPCA-CA模型模拟结果精度更高。; 冯永玖刘妙龙童小华刘艳韩震; 关键词：元胞自动机核主成分分析

景观格局破碎化的粒度特征及其变异的分形定量研究被引量：6: 2013年; 文章构建一种用于定量测度景观破碎化指标空间粒度特征的分形方法。该方法基于景观粒度特征中的幂律关系,利用双对数线性回归方法,获取了景观破碎化指标在粒度变换过程中的2个数量关系:拟合优度R2与分维数D,分别刻画景观指标粒度变换的分形特性和随空间粒度变化的程度。以1992—2011年间上海市景观破碎化的过程为例,利用提出的分形方法进行分析。研究显示,总体上内部生境面积破碎化指标FI1和FI2没有清晰的分形特性;均匀性指标EI在1992年分形特性显著而在2011年分形特性却不清晰;斑块形状破碎化指标FS1其分形特性同样不清晰,而指标FS2呈现显著的分形特性,并且分维数D表现为正值,即随空间粒度的增大景观指标FS2的值减小。结果表明,拟合优度R2与分维数D的有机组合,能够定量地刻画景观破碎化中的粒度变化特征。研究同时发现,景观指标随空间粒度的变化特征,受指标内在特性、研究数据、研究区域的景观结构以及实验数据重采样方法和方案的影响。该分形方法不但可以用来测度所例举的5种景观破碎化指标的粒度特征,更适用于测度Fragstats中被广泛使用的各种景观指标。; 冯永玖刘艳周茜韩震; 关键词：景观破碎化粒度特征

基于公交刷卡数据的公交收费公平性及其对乘客交通行为影响分析: 本研究以澳大利亚布里斯班为例,通过对该市公交刷卡数据的解读分析,尝试探究国外流行的以收费区为基准的公交收费系统可能的弊端及其对人们出行方式的影响。本研究首先使用Excel VBA宏代码对海量刷卡大数据进行了初步处理,并结...; 满令意刘艳梁红军; 关键词：智能卡公共交通公平交通行为; 文献传递

不同样本方案下遗传元胞自动机的土地利用模拟及景观评价被引量：15: 2011年; 利用元胞自动机(cellular automata,CA)模拟土地利用情景,有助于理解其变化机理,并为土地资源持续利用提供空间决策支持.本文基于生物进化过程的遗传算法(generic algo-rithm,GA)将CA参数编码成为染色体,在模拟结果与真实结果差异值的引导下,通过选择、杂交和变异算子使最优的染色体得以遗传和保留,从而建立智能优化的元胞自动机模型.以浙江省嘉兴市1992—2008年土地利用变化为例,分别利用6%(66个.km-2)和3%(33个.km-2)两种样本方案构建遗传CA模型进行土地利用变化模拟,并通过混淆矩阵、Kappa系数和景观指数对模拟结果进行评估.结果表明:遗传CA模拟结果能在数量、位置和景观格局上以超过80%的水平接近真实分类,且大样本量构建的遗传CA的模拟精度更高;2008年的模拟精度和景观综合指数低于2001年,表明遗传CA的模拟精度和景观综合指数随模拟时间而衰减.; 冯永玖刘艳韩震; 关键词：元胞自动机遗传算法景观评价

基于空间自回归CA模型的城市土地利用变化模拟与预测被引量：16: 2016年; 该文构建了一种基于空间自回归的地理元胞自动机(CA)模型——SARCA模型,该模型能够较好融合地理系统模拟中的空间自相关特性,且获取的CA参数具有明确的物理意义。以1995-2015年上海城市土地利用为案例,验证了该模型的有效性。CA参数和城市土地转化概率表明,上海市外环线对于CA参数的贡献相比其他空间变量具有压倒性优势,到外环线距离越近则土地发展为城市的概率就越大。将基于Logistic回归的CA模型(LogCA)作为比较对象,模拟同期上海全域城市土地利用变化过程。CA规则表明,SAR在赤池信息量准则(AIC)、残差的描述性统计量和空间自相关指标等方面均优于Logistic回归。同时,SARCA模型在2005年和2015年的土地利用模拟结果总体精度分别为86.3%和82.0%,均优于LogCA模型的模拟结果(总体精度分别为79.8%和76.3%)。; 冯永玖杨倩倩崔丽刘艳; 关键词：元胞自动机城市土地利用变化 LOGISTIC回归

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刘艳