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J-GLOBAL ID：201802245317302355   整理番号：18A0148319

大域的および地理的重み付きロジスティック回帰モデルの統合による都市セルラオートマトン性能の改善【Powered by NICT】

Improving urban cellular automata performance by integrating global and geographically weighted logistic regression models

著者 (2件)： Mirbagheri Babak (Faculty of Geodesy and Geomatics Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran) ,  Alimohammadi Abbas (Faculty of Geodesy and Geomatics Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： Transactions in Gis  (Transactions in Gis)
巻： 21  号： 6  ページ： 1280-1297  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2757A  ISSN： 1361-1682  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来のセルラオートマトン(CA)モデルの多くでは,特に都市成長,空間的不均一性と局所的差異土地利用転換プロセスのための使用されている都市CAは無視されている。グローバルロジスティック回帰(LR)は都市CAの遷移規則を定義し一般的なモデルである。局所特性を考慮することにより,地理的に重み付きロジスティック回帰(GWLR)は,都市成長モデル化のための興味深い可能性を提供する。本研究では,遷移規則の定義におけるGWLRを用いてに加えて,都市成長シミュレーションのためのGWLRとLRを統合する利点を評価した。これらは以前の研究で考慮されていない。GWLRとLRの較正から得られた局所的および大域的確率を組み合わせて,都市CAの遷移規則を定義した。都市成長はイラン,テヘラン二期間1992 1996と1996 2002の南西に位置するIslamshahrサブ領域でシミュレートした,これらの期間からのデータを学習に用いて,予測能力を試験した。最初の期間では,GWLRは良好な性能とシミュレーション性能の増倍に大きな寄与を示したが,第二期間において,予測精度に及ぼすLRの有効性は増加した。それらの相補的役割のために,GWLRとLRモデルの統合は,両期間でのシミュレーション性能の改良をもたらした。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *都市 ,  シミュレーション ,  土地利用 ,  *セルラオートマトン ,  イラン・イスラム共和国 ,  *モデル ,  モデリング ,  *地理学
準シソーラス用語： 予測精度 ,  テヘラン ,  遷移規則 ,  *ロジスティック回帰分析 ,  空間的不均一性 ,  都市成長 ,  *ロジスティック回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地理 ,  ロジスティック回帰モデル ,  統合 ,  都市 ,  セルラオートマトン