一种基于机器学习的城市发展模拟元胞模型

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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
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Resettlement is considered a major policy measure in two major Chinese policy programs,the "Great Development of the West" and poverty alleviation in the new century,and the "New Countryside Developme
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科普资源发布系统利用GIS强大的空间查询与分析功能,方便市民浏览、查询与统计科普资源情况,掌握更多科普知识。本文主要论述了系统设计与实现过程中应用的关键技术,详细给出了栅格影像自动选择的方法,矢量栅格匹配的原理,以及统计图的绘制技术。最后介绍了系统的开发模式与软件环境,给出了统计效果图。
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