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J-GLOBAL ID：201102261438661202   整理番号：11A1271239

遺伝的アルゴリズムとパターン認識を取り入れる都市膨張のための非線形の多項式のモデル

A Nonlinear Polynomial Model for Urban Expansion Incorporating Genetic Algorithm and Support Vector Machines

著者 (3件)： Zhang Hao (Coll. of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang Univ. of Technol., Hangzhou) ,  Luo Yiyong (East China Univ. of Technol. Yangtze Coll., Nanchang) ,  Zhang Liting (East China Univ. of Technol. Yangtze Coll., Nanchang)
資料名： Dili Xuebao  (Dili Xuebao)
巻： 65  号： 6  ページ： 656-664  発行年： 2010年 
JST資料番号： W0883A  ISSN： 0375-5444  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 強度の比較解析と流動都市膨張シミュレーションモデルと最良個体ベースモデルの利点を非線形に結合することの弱点によって,都市空間拡張の非線形の多項式のモデルは,高度に複雑にした非線形のシステムを説明して,次にそれらのためにより良いはめ合を行うためにパターン認識の強力な機能を使うことによって提案した。提案したモデルの精度は,否定的影響を減らすために遺伝的アルゴリズムによって最適化して,パターン認識のモデル化精度に関して要因の無理性的設計によって使うパターン認識の要因を使うことによって,効果的に改良した。複合モデルから生じる誤差とすべての個体ベースモデルの間関係性を分析することによって,著者らは次を伴うパターン認識によって備える都市膨張の非線形の多項式のモデルの精度を改良するために,手段に結論を下した。最初は,個体ベースモデルの精度を改良することであった。第二は,単独モデルの相違を拡張することであった。長沙都市の事例研究において,複合回帰モデル,GM(1,8),BPネットワークとLS-SVMによって構成する都市空間拡張の単独に基づくシミュレーションモデルは,都市空間拡張の直線的組合せモデルと都市空間拡張の非線形の組合せモデルが,遺伝的アルゴリズムによって備えた構造とパターン認識に使った。選ばれたモデルの精度の比較は,遺伝的アルゴリズムとパターン認識によって備える都市膨張の非線形の多項式のモデルの精度が,いくらかの単独に基づくシミュレーションモデルよりかなり高くて,そのうえ,直線的組合せモデルより高くて,したがって,都市膨張の効率的新モデルを確立することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  パターン認識 ,  *都市膨張 ,  多項式 ,  モデル ,  シミュレーションモデル ,  都市空間 ,  非線形性 ,  事例研究
準シソーラス用語： 非線形

分類 (1件)： 都市問題,都市防災  (RD01030O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝的アルゴリズム ,  パターン認識 ,  都市 ,  膨張 ,  非線形 ,  多項式 ,  モデル