地理模擬系統(tǒng)

內(nèi)容概要

　　本書提出并闡述了基于元胞自動機(jī)、多智能體系統(tǒng)和GIS的地理模擬系統(tǒng)（Geographical Simulation Systems）的新概念。地理模擬系統(tǒng)的核心技術(shù)是元胞自動機(jī)（CA）與多智能體系統(tǒng)（MAS）。本書首先對元胞自動機(jī)的發(fā)展歷史進(jìn)行了回顧，介紹了CA與GIS結(jié)合來對復(fù)雜資源環(huán)境系統(tǒng)進(jìn)行模擬的一般原理和方法，以及對模型有效性進(jìn)行驗證的方法。接著根據(jù)作者近年來的研究成果，對CA最核心的內(nèi)容，即轉(zhuǎn)換規(guī)則，進(jìn)行了深入分析。還對MAS與 CA的結(jié)合進(jìn)行了探討，以處理地理模擬中所涉及復(fù)雜的人一地關(guān)系。并介紹了多智能體系統(tǒng)在地理模擬中的一些應(yīng)用例子，包括城市形態(tài)模擬與優(yōu)化、土地利用變化模擬、土地利用規(guī)劃、傳染病的模擬和交通模擬等?！　∽x者對象包括從事GIS的高校教師和科研院所研究人員、GIS專業(yè)的本科和研究生以及地理學(xué)其他專業(yè)的研究生、計算機(jī)科學(xué)的有關(guān)學(xué)生、參加GIS 研究生入學(xué)考試的學(xué)生等。

書籍目錄

前言第1章  緒論　1.1  地理元胞自動機(jī)　1.2　空間多智能體系統(tǒng)　主要參考文獻(xiàn)第2章  地理模擬系統(tǒng)　2.1　地理學(xué)研究方法的回顧　2.2　地理模擬系統(tǒng)的提出及定義　2.3　地理模擬系統(tǒng)的發(fā)展歷史　2.4　地理模擬系統(tǒng)在地理研究中的重要性　2.5　地理模擬系統(tǒng)的研究內(nèi)容與手段　2.6　地理模擬系統(tǒng)與GIS的關(guān)系　2.7　地理模擬系統(tǒng)與多智能體系統(tǒng)的關(guān)系　2.8　地理模擬系統(tǒng)與系統(tǒng)動力學(xué)的關(guān)系　2.9　地理模擬系統(tǒng)與空間信息網(wǎng)格的關(guān)系　主要參考文獻(xiàn)第3章  地理模擬系統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)獲取　3.1　空間數(shù)據(jù)采集的一般方法　3.2　利用各種GIS空間分析方法獲取進(jìn)一步數(shù)據(jù)　3.3　利用GIS獲取城市模擬的輸入數(shù)據(jù)　3.4　利用遙感獲取地理模擬的輸入數(shù)據(jù)　主要參考文獻(xiàn)第4章  元胞自動機(jī)在地理模擬中的基本原理　4.1　元胞自動機(jī)的發(fā)展歷史　4.2　元胞自動機(jī)進(jìn)行地理模擬的原理及方法　4.3　常用的CA模擬軟件　主要參考文獻(xiàn)第5章  轉(zhuǎn)換規(guī)則獲取的一般方法　5.1　基于多準(zhǔn)則判斷的方法　5.2　基于Logistic回歸的CA　5.3　基于5個因子的SLEUTH模型　5.4　基于“灰度”的轉(zhuǎn)換規(guī)則　5.5　基于主成分分析的元胞自動機(jī)　5.6　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元胞自動機(jī)　主要參考文獻(xiàn)第6章  轉(zhuǎn)換規(guī)則獲取的智能式方法　6.1　數(shù)據(jù)挖掘及轉(zhuǎn)換規(guī)則　6.2　遺傳算法與CA的參數(shù)選擇　6.3　基于Fisher判別和離散選擇的CA 　6.4　基于非線性核學(xué)習(xí)機(jī)自動提取地理元胞自動機(jī)的轉(zhuǎn)換規(guī)則　6.5　基于支持向量機(jī)的元胞自動機(jī)　6.6　基于粗集的知識發(fā)現(xiàn)與地理模擬　6.7　基于案例（Case-Based）的地理元胞自動機(jī)　主要參考文獻(xiàn)第7章  元胞自動機(jī)：過程模擬與知識發(fā)現(xiàn)的工具　7.1　利用邏輯回歸模型進(jìn)行城市模擬　7.2　基于主成分分析的CA與城市模擬　7.3　利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CA模擬土地利用變化　7.4　基于數(shù)據(jù)挖掘的CA及城市模擬　7.5　城市形態(tài)演變“基因”的知識挖掘及優(yōu)化模擬　7.6　Fisher判別及元胞自動機(jī)轉(zhuǎn)換規(guī)則的自動獲取　7.7　從高維特征空問中獲取元胞自動機(jī)的非線性轉(zhuǎn)換規(guī)則　7.8　基于支持向量機(jī)的元胞自動機(jī)及土地利用變化模擬　7.9　基于粗集的知識發(fā)現(xiàn)與地理模擬　7.10　基于案例推理的CA動態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則及大區(qū)域城市演變模擬　主要參考文獻(xiàn)第8章  元胞自動機(jī)：城市與區(qū)域規(guī)劃的工具　8.1　引言　8.2　約束性CA及可持續(xù)城市發(fā)展形態(tài)的模擬　8.3　基于元胞自動機(jī)的城市發(fā)展密度模擬　8.4　利用CA和GIS自動生成農(nóng)田保護(hù)區(qū)　8.5　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CA及真實和優(yōu)化的城市模擬　8.6　約束性CA在城市規(guī)劃中的應(yīng)用：以廣東省東莞市為例　8.7　基于城市擴(kuò)張的動態(tài)選址模型——以深圳垃圾轉(zhuǎn)運站選址為例　主要參考文獻(xiàn)第9章  地理元胞自動機(jī)的不確定性研究　9.1　引言　9.2　城市CA的不確定性　9.3　城市CA中的不確定性評價　9.4　結(jié)論　主要參考文獻(xiàn)第10章  元胞自動機(jī)在其他地學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用　10.1　CA在交通領(lǐng)域的應(yīng)用　10.2　CA在森林火災(zāi)模擬中的應(yīng)用　10.3　CA在景觀模擬中的應(yīng)用　10.4　CA在地表流模擬中的應(yīng)用　10.5　元胞模型在巖石斷裂演化模擬中的應(yīng)用　10.6　CA在傳染病傳播研究中的應(yīng)用　10.7　結(jié)論與展望　主要參考文獻(xiàn)第11章  多智能體的基本原理　11.1　多智能體的歷史根源與基本概念　11.2　多智能體系統(tǒng)(MAS)的原理　11.3　基于計算機(jī)的多智能體　11.4　基于地理空間的多智能體　11.5　多智能在經(jīng)濟(jì)、資源環(huán)境中的應(yīng)用　11.6　多智能體與CA及GIS的集成　11.7　多智能體系統(tǒng)的公共建模平臺　主要參考文獻(xiàn)第12章  基于多智能體系統(tǒng)的空間決策行為及土地利用格局演變的模擬　12.1　引言　12.2　基于多智能體的城市土地利用變化模擬模型　12.3　模型的應(yīng)用　12.4　模型的檢驗　12.5　結(jié)論　主要參考文獻(xiàn)第13章  多智能體和元胞自動機(jī)：城市土地利用的微觀規(guī)劃模型　13.1　可持續(xù)發(fā)展與城市土地資源規(guī)劃　13.2　城市發(fā)展預(yù)測的微觀模型　13.3　基于MAS和CA的城市土地資源可持續(xù)發(fā)展及規(guī)劃模型　13.4　模型的應(yīng)用　13.5　結(jié)論和討論　主要參考文獻(xiàn)第14章  基于多智能體系統(tǒng)的城市工業(yè)及基本就業(yè)空間增長過程的微觀模擬　14.1　引言　14.2　工業(yè)企業(yè)及基本就業(yè)空間增長的CA－MAS微觀模型　14.3　應(yīng)用　14.4　結(jié)論主要參考文獻(xiàn)附錄：利用ArcObject9.O控件設(shè)計地理元胞自動機(jī)的例子

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