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J-GLOBAL ID：201802289446711837   整理番号：18A1343722

都市成長シミュレーションのための深い信念ネットワークとセルラオートマトンの統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating Cellular Automata with the Deep Belief Network for Simulating Urban Growth

著者 (8件)： Zhou Ye (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310027, China) ,  Zhang Feng (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310027, China) ,  Zhang Feng (Zhejiang Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science, 148 Tianmushan Road, Hangzhou 310028, China) ,  Du Zhenhong (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310027, China) ,  Du Zhenhong (Zhejiang Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science, 148 Tianmushan Road, Hangzhou 310028, China) ,  Ye Xinyue (Department of Geography, Kent State University, Kent, OH 44240, USA) ,  Liu Renyi (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310027, China) ,  Liu Renyi (Zhejiang Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science, 148 Tianmushan Road, Hangzhou 310028, China)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 9  号： 10  ページ： 1786  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 持続可能な都市開発は地域政策立案者の焦点である。したがって,都市成長を測定し理解する方法は重要な研究課題である。本論文では,2000~2015年の浙江省における急速に成長する都市として,Jiaxing市の多時期Landsat画像から得られた土地利用地図上の都市成長の量を定量化した。さらに,新しいアプローチは,2015年の都市拡大をシミュレートするために開発されたセルラオートマトン(CA)モデル(DBN-CA)と発見的コウモリアルゴリズム(BA)と深い信念ネットワーク(DBN)を結合し,2024年のJiaxing市の都市域の分布を予測した。BAはDBNの最良の構造を得るために提案されたが,最適化されたDBNモデルは都市膨張における駆動力の非線形空間-時間的関係を考慮した。DBN-CAと従来の人工ニューラルネットワークベースCA(ANN-CA)モデルとの比較も行った。本研究は,DBN-CAのカッパ係数の最小値と最大値がそれぞれ77.109%と78.366%であるので,提案したモデルがANN-CAモデルより安定で正確であることを実証した。一方,ANN-CAの値は200の実験の上でそれぞれ63.460%と76.151%であった。したがって,DBN-CAモデルは,土地利用変化と都市拡大を調査するための潜在的に有効な新しいアプローチであり,都市成長傾向の健康を研究するための持続可能性研究を可能にする。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *シミュレーション ,  銅 ,  土地利用 ,  ニューラルネットワーク ,  *都市 ,  画像 ,  都市膨張 ,  都市開発 ,  *セルラオートマトン ,  都市域
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  浙江省 ,  土地利用変化 ,  *都市成長 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 都市成長シミュレーション ,  セルラオートマトン ,  コウモリアルゴリズム ,  深い信念ネットワーク ,  人工神経回路網

分類 (1件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

引用文献 (52件)：

• Dale, V.H.; O'Neill, R.V.; Pedlowski, M.; Southworth, F. Causes and effects of land-use change in central Rondonia, Brazil. Photogramm. Eng. Remote Sens. 1993, 59, 997-1005.
• Pijanowski, B.C.; Brown, D.G.; Shellito, B.A.; Manik, G.A. Using neural networks and GIS to forecast land use changes: a Land Transformation Model. Comput. Environ. Urban Syst. 2002, 26, 553-575.
• Xu, Y.; Mcnamara, P.; Wu, Y.; Dong, Y. An econometric analysis of changes in arable land utilization using multinomial logit model in Pinggu district, Beijing, China. J. Enviorn. Manag. 2013, 128, 324.
• Li, H.; Wei, Y.H.D.; Huang, Z.J. Urban land expansion and spatial dynamics in globalizing Shanghai. Sustainability 2014, 6, 8856-8875.
• Rasmussen, L.V.; Rasmussen, K.; Reenberg, A.; Proud, S. A system dynamics approach to land use changes in agro-pastoral systems on the desert margins of Sahel. Agric. Syst. 2012, 107, 56-64.

タイトルに関連する用語 (6件)： 都市 ,  成長 ,  シミュレーション ,  信念ネットワーク ,  セルラオートマトン ,  統合