元胞自动机最短路径算法优化

概括了当前GIS中最短路径算法,分析了元胞自动机在最短路径分析算法中的原理及应用现状,并从两个方面对基于元胞自动机的最短路径算法进行优化即直线优化的元胞自动机最短路径算法。(1)将A*算法中的启发函数引入元胞自动机模型,提出了直线优化元胞自动机最短路径模型;(2)考虑道路网特征对最短路径算法的影响,得出具有道路网自适应性的最短路径分析模型。最后选取不同形态特征的shp道路网数据,验证了优化算法在实际应用中的适用性和高效性。     

基于灰色局势决策规则的元胞自动机城市扩展模型

对标准的元胞自动机模型的元胞含义、规则定义等进行了扩展，探讨了元胞自动机模型与多目标灰色局势决策、层次分析方法有机结合。构建基于灰色局势决策、层次分析法与元胞自动机的城市空间动态扩展模型，并以海南省琼海市为例进行了验证。     

元胞自动机的遥感影像混合像元分类

通过对元胞自动机理论的研究,提出元胞自动机的遥感影像混合像元分解模型。利用多波段遥感数据验证混合像元分解算法的可行性,并将结果与线性分解模型进行比较。结果表明,元胞自动机混合像元分解模型在分解的准确性方面,明显优于一般线性模型的精度。最后,将分类结果与传统的监督分类算法比较,得出元胞自动机的混合像元分解模型明显优于监督分类精度的结论。     

元胞空间分区及其对GeoCA模型模拟精度的影响

采用双约束空间聚类方法对元胞空间进行分区,在此基础上对不同的分区分别求取元胞转换规则,从而提高 元胞自动机的模拟精度。以杭州市土地利用变化为例,采用本文提出的基于双约束空间聚类的分区元胞自动机模型对 研究区域2000年—2005年的土地利用变化进行模拟,并利用逐点对比法和Moran I指数对模拟结果进行精度评估。结果 表明：(1)采用双约束空间聚类算法对元胞空间进行分区,可以保证同一分区内的元胞既在空间上邻近,又具有相对一 致的非空间属性信息,分区效果较好;(2)与不分区元胞自动机模型和基于空间聚类的分区元胞自动机模型相比,双约 束空间聚类元胞自动机模型具有较高的模拟精度,尤其是在空间形态和整体结构上具有较好的模拟效果。     

地籍学

CH20041388基于灰色局势决策规则的元胞自动机城市扩展模型=Urban Expansion Model Based on Cellular Automata of Decision-Making with Grey Situation/刘耀林,刘艳芳(武汉大学资源与环境科学学院),明冬萍∥武汉大学学报(信息科学版).-2004,29(1).-7-13对标准的元胞自动机模型的元胞含义、规则定义等进行了扩展,探讨了元胞自动机模型与多目标灰色局势决策、层次分析方法有机结合,构建基于灰色局势决策、层次分析法与元胞自动机的城市空间动态扩展模型,并以海南省琼海市为例进行了验证。图4表2参15     

基于最大发展潜力值的元胞自动机城市扩张模型

在城镇化发展水平及土地开发评价的基础上,评价待扩张区域土地转变潜力分值,基于最大转变潜力分值,提出一种有别于传统元胞自动机模拟城市扩张的新方法。该方法与传统元胞自动机模拟城市扩张相比在迭代方式上存在不同,它克服了传统元胞自动机因阈值设置不同而导致结果不确定的难题。分别将该方法与传统元胞自动机模型应用于武汉主城区,模拟了其2003年到2013年的城市扩张情况,最后,将模拟结果与实际土地利用现状图进行对比发现改进后的新方法在模拟精度上大大提高。     

水系元胞自动机的设计与实现

水系元胞自动机模型是应用元胞自动机理论对水系的形成与发展的随机过程进行模拟的模型。本文使用DEM作为基础数据,针对水系元胞自动机模型的建模过程和模型结构,详细阐述了将其抽象为计算机中具体的数据模型,以及使用C#程序设计语言实现该模型对水系进行模拟的具体过程,模拟了南流江流域局部地区的水系发展过程,为元胞自动机与水文学研究的结合提供了参考。     

六角网格条件下基于CA的最短路径分析

元胞自动机CA的空间网格常采用四边形网格,很少采用六角网格.本文对原始矢量道路进行压缩后,在六角网格地形量化研究基础上克服六角网格显示和表达的缺点,制定了六角网格道路量化规则并生成了六角网格数据;依据该数据,构建了以六角网格为空间网格的元胞自动机模型;基于该模型求解了栅格数据形式下的最短路径分析问题;并与相同环境下A*...     

利用元胞自动机作用域构建林火蔓延模型

在现有的基于元胞自动机的林火蔓延模型的基础上,提出了元胞作用域的概念,将元胞自身属性与外界影响通过作用域的概念归纳为一个整体。建立的基于元胞作用域的林火蔓延模型不仅包括中心元胞的属性,如可燃物类型、气温等,还将邻居元胞的点燃系数、距离系数、风作用项及地形作用项纳入考虑范畴,其中距离系数以基于地图代数的障碍距离为基础,地形作用项则以DEM为基础求取。模拟结果表明,基于元胞作用域的林火蔓延模型能够真实地反映现实世界林火蔓延的过程。     

利用元胞自动机计算河道槽蓄量

构建基于元胞自动机的河道水流漫延模型,在该模型中针对河道地形特点处理边界问题,基于水力学中的曼宁公式构建模型局部转换规则,并利用元胞自动机的模拟空间复杂系统动态演变能力的特点,模拟了水流由上断面向下断面流动的动态过程,形成符合上下断面水位的水面,进而计算河道槽蓄量.实验结果表明,把元胞自动机模型引入水文领域计算河道槽蓄量的方法具有可行性.     

元胞自动机城市增长模型的空间尺度特征分析

基于元胞自动机模拟城市系统的复杂行为时,空间尺度是一个非常重要的概念,模型的模拟结果往往会随着输入数据的空间尺度变化而发生变化。然而,目前的元胞自动机城市增长模型大多没考虑数据的空间尺度特征,本文拟通过改变模型中输入数据的空间尺度来验证元胞自动机城市增长模型对尺度的敏感性及其空间尺度特征,并以长沙市为例进行实证研究。研究结果表明:元胞自动机城市增长模型只有在一定的尺度范围内才具有较高的模拟精度,并且模型对尺度具有一定的敏感性,因此为了使模型能够具有较高的模拟精度,并较好地反映城市形态特征,应认真选择模型中输入数据的空间尺度。     

基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型

分析了我国当前土地利用规划布局的不足，对标准的元胞自动机模型的元胞涵义、规则定义等进行了扩展，探讨了元胞自动机模型在政策及相关规划约束、邻域耦合、适宜性约束、继承性约束及土地利用规划指标约束下的土地利用规划布局的元胞自动机模型。以广西东兴市为例进行了模型的仿真运行和结果分析。     

元胞自动机和克隆选择算法的蓝藻水华预测模型

针对蓝藻水华频发影响水体质量和生态环境的问题,该文以太湖为例,探讨了元胞自动机和克隆选择算法在蓝藻水华预测方面的可行性。使用遥感经验算法计算水体叶绿素a浓度;将叶绿素a浓度分布数据作为预测模型的输入数据,将基于平衡方程的预报模型与元胞自动机进行耦合,对蓝藻水华时空变化过程进行了动态模拟;在预测方面实现了蓝藻水华空间分布情况的可视化,并采用克隆选择算法优化了预测模型中的重要参数。研究结果表明:利用克隆选择算法优化的元胞自动机模型能够在蓝藻水华预测中直观地显示蓝藻水华的时空变化特征;能够在短时间内重复性地预演蓝藻水华的变化过程,为决策者提供有用的参考。     

基于遗传神经网络获取元胞自动机的转换规则

采用面向对象建模思路,综合遗传神经网络和元胞自动机,构建了一个基于Matlab平台的遗传神经网络-元胞自动机模型,并以长江口北岸为例,构建了其土地利用变化模型,进行土地利用演化模拟与预测,为土地利用规划提供理论依据。结果表明:GANN-CA模型有较好的仿真效果,充分利用了人工神经网络获取模型大量空间变量参数的优势,简化了土地利用转化规则的定义。该模型更全面地考虑了土地利用演化的空间影响因子,并采用遗传算法优化神经网络的连接权值和阈值,是对人工神经网络-元胞自动机模型的改进和拓展。     

基于并行元胞自动机的水体污染物扩散模拟

研究影响水体污染物扩散的因素,使用计算机快速地对水体污染物进行模拟,能够为水体污染物的控制提供决策支持。将元胞自动机与并行计算相结合,能够高效地模拟水体污染物扩散。分析了元胞自动机的构成,综合考虑了污染物浓度、风向、风速、水流方向、水流速度、水体边缘等因素对污染物扩散的影响,设计了面向水体污染扩散的元胞自动机模型。分析了MPI(Message Passing Interface)在并行计算方面的优势,设计了面向水体污染物扩散的并行元胞自动机模拟算法流程,实现了水体污染物扩散的模拟。对比分析了面向水体污染物的元胞自动机串行计算、单机并行计算和多机并行计算的执行时间,结果表明,运用并行元胞自动机可以节省计算时间,提高计算效率。     

基于CA的时空过程模拟建模方法

对现有GIS数据模型的局限性、时空过程模拟模型与GIS的结合进行了分析。介绍了元胞自动机的特点及连续型元胞自动机模型 ,并结合地震动模拟对二维连续型元胞自动机进行了实例分析     

基于空间分析的铁路危货办理站吸引区域研究

铁路危险货物办理站吸引区域划分是铁路危险货物办理站宏观布局规划的重要依据。结合GIS和空间结构分析,分别利用节点缓冲分析、基于元胞自动机的铁路危货办理站吸引区模型和基于ArcGIS空间分析模块的最短路径方法对四川省境内八个办理站点吸引区域进行了研究,总结比较了三种方法,并对四川省当前铁路危货办理站布局优化提出了建议。     

GPU-CA模型下的溃坝洪水演进实时模拟与分析

基于元胞自动机(CA)的局部并行计算特性和统一计算设备架构(CUDA)并行计算架构,提出了GPU-CA的溃坝洪水演进计算模型,重点探讨了溃坝洪水演进元胞自动机模型、GPU模型映射、计算优化、CPU/GPU协同的溃坝洪水演进模拟与分析等关键问题,研发了原型系统,并选择了案例进行初步试验。试验结果表明,在保证溃坝洪水演进模拟结果有效性的情况下,与基于CPU-CA串行计算模式相比,基于GPU-CA的溃坝洪水演进模型计算可提高计算效率,加速比随着元胞格网分辨率的提升而增加,当元胞格网的大小为10m时,模型计算效率的加速比可以达到15.9倍,可支持实时溃坝洪水演进模拟分析与风险评估。     

基于SDOG-ESSG的地球系统元胞自动机框架及其应用试验

元胞自动机结构简单且具备模拟复杂系统的能力,已被广泛应用于大气、流体力学、地球物理等领域。然而,现有元胞自动机以欧氏空间为约束进行地球系统过程模拟,忽略了地球重力等天然约束,导致计算过程中元胞状态的传递方向与真实运动的趋势方向不相符,一定程度上扭曲了最终的模拟结果。本文提出了地球系统元胞自动机这一概念,并从元胞表达及构建、邻居模型等方面设计了基于SDOG-ESSG格网的地球系统元胞自动机框架。由于演化规则取决于不同的应用,因此本文进一步以地壳的热传递为例,通过对热力学方程离散化设计了相应的演化规则。最后,借助公开的数据源开展了地壳热传递元胞自动机模拟的初步试验,并与一定区域下的数值模拟结果展开了比对。试验表明,与数值模拟方法相比,本文方法的模拟结果相对误差控制在27%以内,具备一定程度的可行性,可作为地球系统过程模拟的一种新思路。     

城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型

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))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。