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J-GLOBAL ID：201702225719386680   整理番号：17A1709114

カップリングエージェントに基づく,セルラオートマトンとハイブリッド都市膨張モデル(HUEM)へのロジスティック回帰【Powered by NICT】

Coupling agent-based, cellular automata and logistic regression into a hybrid urban expansion model (HUEM)

著者 (4件)： Mustafa Ahmed (LEMA, Urban and Environmental Engineering Department, Liege University, Allee de la Decouverte 9, Quartier Polytech 1, 4000 Liege, Belgium) ,  Cools Mario (LEMA, Urban and Environmental Engineering Department, Liege University, Allee de la Decouverte 9, Quartier Polytech 1, 4000 Liege, Belgium) ,  Saadi Ismaiel (LEMA, Urban and Environmental Engineering Department, Liege University, Allee de la Decouverte 9, Quartier Polytech 1, 4000 Liege, Belgium) ,  Teller Jacques (LEMA, Urban and Environmental Engineering Department, Liege University, Allee de la Decouverte 9, Quartier Polytech 1, 4000 Liege, Belgium)
資料名： Land Use Policy  (Land Use Policy)
巻： 69  ページ： 529-540  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0042C  ISSN： 0264-8377  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデリング都市拡大のためのいくつかの方法が利用可能である。それらの大部分は統計的,セルラオートマトン(CA)および/またはエージェントベース(AB)手法に基づいている。統計的およびCA手法は人々の挙動を考慮した時間範囲で変化するようには見えないことを暗黙の前提に基づいている。そのような仮定は人々の挙動は時間と共に変化する長期予測をシミュレートする能力を制限している。人々の行動を勘案するためのアプローチは,ABシステムの利用におけるエージェントの意思決定プロセスは,パラメータ化する必要がある。,経験的データの使用は,エージェントの意思決定基準を定義するために,ほとんどの既存の研究は,集中的なデータ収集努力に依存している。かなりのデータ要求は,大きな研究地域をモデル化するためにAB系の能力を制限する,のための意思決定基準に関するデータが必要であるエージェントの数は,研究地域のサイズとともに増加した。本論文では,ロジスティック回帰(ロジット),将来の都市開発をシミュレートするためにCAとABアプローチを統合したハイブリッド都市拡大モデル(HUEM)を提案した。HUEMの重要な特徴であるロジットおよびCAを組み合わせた試料アプローチに依存するABにより時間をかけて変動することを様々な者挙動に対処するためのその能力にある。三エージェント集合を定義し;現像剤,農民剤と計画許可権限剤。エージェントの意思決定プロセスであるCAとロジットモデルを用いてパラメータ化した。エージェントの相互作用を,一連の規則によりシミュレートした。HUEM性能を評価するために,1990と2000年の間に都市拡大をシミュレートするためにWallonia(ベルギー)のための較正した。キャリブレーション結果は,2000種類の模擬地図と実際の2000土地利用マップを比較することにより評価した。HUEMの性能はHUEMの付加価値を評価するために典型的な空間都市拡張モデル,すなわちロジットモデル,CAモデルとCAロジットの数と比較した。比較はHUEMの性能は配分能力の点で他のモデルよりも良好であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： パラメタリゼーション ,  *エージェント ,  相互作用 ,  ロジットモデル ,  モデリング ,  *都市 ,  ベルギー王国 ,  都市開発 ,  農民 ,  *セルラオートマトン ,  土地利用 ,  意思決定 ,  長期予測 ,  データ収集
準シソーラス用語： *ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロジスティック回帰 ,  セルラオートマトン ,  エージェント ,  遺伝的アルゴリズム ,  Wallonia

分類 (3件)： 土地問題  (RD02020K) ,  土地利用一般,地域制  (RD02010Z) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： カップリング ,  エージェント ,  セルラオートマトン ,  都市膨張 ,  モデル ,  ロジスティック回帰