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基于GIS与元胞自动机的城市土地利用动态演化模拟与优化研究--以兰州市为例

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基于GIS与元胞自动机的城市土地利用动态演化模拟与优化研究--以兰州市为例
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-15 页
第一章 绪论第15-33 页
  · 研究背景与意义第15-18 页
    · 研究背景第15-16 页
    · 研究意义第16-18 页
  · 城市元胞自动机应用研究综述第18-30 页
    · 城市模型发展史第18-21 页
    · 国外城市 CA应用研究进展第21-25 页
    · 国内城市 CA应用研究进展第25-27 页
    · 城市 CA研究存在的问题第27-29 页
    · 城市CA研究趋势第29-30 页
  · 研究内容与方法第30-32 页
    · 主要研究内容第30-31 页
    · 研究方法第31 页
    · 技术路线第31-32 页
  · 小结第32-33 页
第二章 元胞自动机理论基础第33-47 页
  · 元胞自动机的概念第33-34 页
    · 形式语言定义第33 页
    · 数学定义第33-34 页
    · 拓扑学定义第34 页
  · 元胞自动机的构成第34-38 页
    · 元胞第35 页
    · 元胞空间第35-36 页
    · 邻居第36-37 页
    · 规则第37 页
    · 时间第37-38 页
  · 元胞自动机的一般特征第38 页
  · 元胞自动机研究的相关理论方法第38-43 页
  · 元胞自动机与 GIS集成方式第43-46 页
  · 小结第46-47 页
第三章 研究区概况与数据处理第47-71 页
  · 研究区域概况第47-49 页
    · 自然条件第48 页
    · 社会经济第48 页
    · 城市建设第48-49 页
  · 数据收集与处理第49-55 页
    · 数据源第49-50 页
    · 城市土地利用分类标准第50-53 页
    · 数据处理第53-55 页
  · 兰州市城市土地利用演化特征第55-66 页
    · 指标选取与计算第55-57 页
    · 1949-2005年城市土地利用外部扩展特征第57-60 页
    · 1976-2005年城市土地利用内部演化特征第60-66 页
  · 兰州市城市土地利用演化驱动机制第66-69 页
    · 自然环境第66 页
    · 经济与人口因素第66-67 页
    · 交通因素第67-68 页
    · 政策因素第68-69 页
    · 历史因素第69 页
  · 小结第69-71 页
第四章 基于 SLEUTH模型的城市土地利用空间扩展模拟第71-103 页
  · SLEUTH模型概述第71-73 页
  · SLEUTH模型原理第73-84 页
    · 输入数据第73-74 页
    · SLEUTH模型增长系数第74-76 页
    · SLEUTH模型增长规则第76-80 页
    · SLEUTH模型校准第80-83 页
    · SLEUTH模型预测第83-84 页
  · 实证研究第84-100 页
    · 数据预处理第84-87 页
    · 模型校准第87-92 页
    · 兰州市1949-2005年城市扩展重建第92-97 页
    · 兰州市城市扩展预测第97-100 页
  · 模型评价第100-101 页
  · 小结第101-103 页
第五章 基于 DUEM模型的城市土地利用演化动态模拟第103-123 页
  · DUEM模型概述第103-104 页
  · DUEM模型原理第104-113 页
    · DUEM模型结构第104-106 页
    · 土地利用演化规则第106-111 页
    · DUEM模型校准第111-112 页
    · DUEM模型预测第112-113 页
  · 实证研究第113-120 页
    · 数据预处理第113-116 页
    · DUEM模型校准第116-117 页
    · 兰州市城市土地利用演化预测第117-120 页
  · 模型评价第120-121 页
  · 小结第121-123 页
第六章 耦合 ANN与 CA的城市土地利用演化 ULEM模型第123-149 页
  · ULEM模型概述第123-125 页
  · ULEM模型原理第125-133 页
    · 模型结构第125-126 页
    · 输入数据第126 页
    · 人工神经网络模块第126-130 页
    · CA模块第130-131 页
    · ULEM模型校准第131-132 页
    · ULEM模型预测第132 页
    · 模型实现第132-133 页
  · 实证研究第133-145 页
    · 数据预处理第133-135 页
    · 神经网络训练第135-136 页
    · ULEM模型校准第136-140 页
    · 预测第140-145 页
  · 模型评价第145-147 页
  · 小结第147-149 页
第七章 耦合 GA与 CA的城市土地利用优化 ULOM模型第149-173 页
  · ULOM模型概述第149-151 页
  · ULOM模型原理第151-160 页
    · 模型优化目标第151 页
    · 模型结构第151-153 页
    · 输入和输出数据第153 页
    · CA优化模块第153-155 页
    · CA增长模块第155-156 页
    · GA优化模块第156-160 页
    · 模型实现第160 页
  · 实证研究第160-170 页
    · 数据预处理第160-163 页
    · 兰州市城市土地利用优化第163-170 页
  · 模型评价第170-171 页
  · 小结第171-173 页
第八章 结论与展望第173-179 页
  · 主要研究结论第173-177 页
    · 城市 CA模型研究进展第173 页
    · 兰州市主城区土地利用演化特征及机制第173-174 页
    · SLEUTH模型与城市土地利用外部扩展第174-175 页
    · DUEM模型与城市土地利用内部演化第175 页
    · ULEM模型与城市土地利用演化第175-176 页
    · ULOM模型与城市土地利用优化第176-177 页
    · 四个模型的综合比较第177 页
  · 论文创新点第177-178 页
  · 研究展望第178-179 页
主要参考文献第179-189 页
在校期间科研成果第189-191 页
  (一) 投稿论文第189 页
  (二) 发表论文第189-190 页
  (三) 参与课题第190 页
  (四) 获奖情况第190-191 页
致谢第191-193 页
附录 A: ULEM模型原代码第193-197 页
  A1:数据处理模块原代码第193-194 页
  A2:人工神经网络模块原代码第194 页
  A3:校准模块原代码第194-195 页
  A4:预测模块原代码第195-197 页
附录 B: ULOM模型原代码第197-223 页
  B1 CA优化模块原代码第197-207 页
  B2 CA增长模块原代码第207-212 页
  B3 GA优化模块原代码第212-223 页
附录 C:图索引第223-224 页
附录 D:表索引第224页

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