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J-GLOBAL ID：201802263139049224   整理番号：18A1530793

GA-ロジスティック回帰パラメータ最適化と都市土地動的変化シミュレーション-成都経済帯を例に-【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Logistic Regression Coefficients Based on Genetic Algorithm and Simulation of Dynamic Change of Urban Land Use:Taking the Chengdu-Chongqing Economic Zone as an Example

著者 (4件)： Liu Minghao (重慶郵電大学計算机科学与技術学院,重慶400065;重慶郵電大学空間信息研究中心,重慶400065) ,  Shang Wei (重慶郵電大学計算机科学与技術学院,重慶400065;重慶郵電大学空間信息研究中心,重慶400065) ,  Zhang Qirui (中鉄二院重慶勘察設計研究院有限責任公司,重慶,400065) ,  Han Fengping (重慶城市綜合交通枢紐開発投資有限公司,重慶,400065)
資料名： Dili Yu Dili Xinxi Kexue  (Dili Yu Dili Xinxi Kexue)
巻： 34  号： 1  ページ： 12-17  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2669A  ISSN： 1672-0504  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： 通常のロジスティック回帰モデルの不足に対して、本論文では、GA-logistic回帰モデルを構築し、成都の経済ベルトを例として、都市用地の動的変化をシミュレーションした。適応遺伝的アルゴリズムを用いて,ロジスティック回帰モデルの最適回帰係数を得て,都市土地の動的モデルを最適化した。最大尤度推定に基づく従来のロジスティック回帰法と比較した。その結果,遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくロジスティック回帰モデルの総精度は78.0%から85.3%に向上し,総kappaは74.5%から81.2%に増加した。それぞれ7.3%と6.7%増加した。GA-LRに基づくパラメータ最適化法は,データ分布の不均衡とデータ特性の多変数のため,通常のLR法より高いシミュレーション精度を持ち,より優位性がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 用地 ,  *シミュレーション ,  最尤法 ,  *土地 ,  *都市 ,  ダイナミックモデル ,  *最適化 ,  回帰モデル ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 多変量 ,  回帰係数 ,  ロジスティック回帰モデル ,  *動的変化 ,  *パラメータ最適化 ,  *ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： simulation of dynamic change of urban land use ,  adaptive genetic algorithm ,  logistic regression ,  parameter optimization

分類 (3件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (8件)： ロジスティック回帰 ,  パラメータ最適化 ,  都市 ,  土地 ,  動的変化 ,  シミュレーション ,  成都 ,  経済