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在全球变化研究中, 对省和国家尺度的土地利用变化过程进行模拟具有重要的意义. 但大尺度的土地利用变化模拟存在数据量大、计算复杂、计算时间长等难点, 由于计算能力和传统基于CPU 计算模式的制约, 在普通计算机中难以执行这样的模拟. 把最新发展的GPU 高性能计算技术与元胞自动机(CA)模型相结合, 提出了GPU-CA 大尺度土地利用变化模拟模型, 并将其应用到省级尺度的土地利用变化模拟中. 介绍了...
基于神经网络的单元自动机CA及真实和优化的城市模拟
2007/8/24
提出了一种基于神经网络的单元自动机 (CA)。CA已被越来越多地应用在城市及其它地理现象的模拟中。CA模拟所碰到的最大问题是如何确定模型的结构和参数。模拟真实的城市涉及到使用许多空间变量和参数。当模型较复杂时，很难确定模型的参数值。本模型的结构较简单，模型的参数能通过对神经网络的训练来自动获取。分析表明，所提出的方法能获得更高的模拟精度，并能大大缩短寻找参数所需要的时间。通过筛选训练数据，本模型还...