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传统的土地用途分区方法存在受人为因素影响、效率低下的问题,不利于土地用途分区管制的实施,基于GIS的智能化的土地用途分区系统则可以弥补这一缺陷。本文以GIS相关理论和土地用途分区的需求分析为基础,构建了系统的逻辑框架,研究了数据库、模型库、算法库和知识库的设计方案,提出了土地用途分区过程中的空间数据整合、目标函数和分区模型的选择等问题的解决方案,并实现了面向土地用途分区的空间聚类系统。以典型地区的土地用途分区为例,验证了该空间聚类系统是一种智能、高效、科学的土地用途分区平台。 相似文献
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本文首先针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,采用动态自适应调节策略,使得粒子的惯性权重随群体聚集程度而适时变化,从而调整粒子群搜索的速度和方向以跳出局部最优;然后将粒子群算法的全局搜寻能力和RBF网络的局部优化能力相结合,利用改进的粒子群优化算法优化RBF神经网络的关键参数;并将其应用于地理信息的预测,得到满意的结果。 相似文献
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