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分析了常用的表示人口分布的方法及其不足,提出了将人口统计数据空间分布化的方法,将研究区域划分为一定分辨率的格网,用距离衰减函数将人口密度估计值分配到每个格网上,每个格网上的人口是均匀分布的,随着格网分辨率的提高,就可以模拟出符合人口详细分布的人口密度空间连续分布模型,并通过实验说明该方法是可行的. 相似文献
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目前,城市建成区用地规模受社会、经济、城市环境和政策等多因素影响,传统统计方法已经难以准确预测城市用地规模,从多因素的角度研究城市用地是合理的。BP神经网络法和多元回归分析法都是顾及多个因素的统计方法。以郑州市1984—2005年相关统计数据为样本数据,用BP神经网络法、多元回归分析法、灰色系统GM(1,1)法和Logistic法建立预测模型,对2006年和2007年建成区规模进行模拟预测。预测结果表明,顾及多个因素的预测方法预测精度较高,其中BP神经网络法优于多元回归分析法。 相似文献
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集成GIS的元胞自动机在城市扩展模拟中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
元胞自动机CA(Cellular Automata)是一种"自下而上"的动态模拟模型,具有模拟城市复杂系统时空演化过程的能力.CA和GIS的集成使二者在时空建模方面相互补充,能使CA模拟结果可视化显示.这里以郑州市为例,设计了城市CA模型,借助VB 6.0和MapX 5.0建立了一个与GIS无缝集成的2维CA模拟系统,并结合郑州市2005~2007年遥感影像图和土地利用图,对郑东新区进行了模拟,取得较好的效果. 相似文献
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基于改进模糊统计分析模型的概念层次分类规则研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在数据挖掘和知识发现的研究过程中,往往需要对大量的数据进行概念层次分类处理,现广泛使用的方法是通过经验知识或主观判断进行处理,由于知识背景和经验层次的不同,导致不同的人对同一批数据同一问题提出不同的规则知识,加大了对规则知识进行合理性评估的难度。基于此问题,对传统的基于模糊统计分析模型的概念层次分类方法进行改进,首先,通过专家系统获取各模糊样本集,根据离散化的样本属性值及其相对隶属频率值对,进行RBF神经网络训练;然后,利用训练好的神经网络求取各模糊集的最模糊点;最后根据最模糊点获得各模糊集的区域划分,从而实现概念层次的分类处理,避免了传统方法处理过程的复杂性和主观性。 相似文献