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1 绪论1

1.1 城市动态模拟发展概要1

1.2 城市用地动态变化的驱动因子及其特性5

1.3 城市用地动态模拟基本过程6

1.3.1 情景假设6

1.3.2 数据处理6

1.3.3 模拟预测6

1.3.4 结果验证7

1.4 国内外城市模拟研究动态8

1.4.1 国内外城市模拟研究现状8

1.4.2 研究趋势13

1.5 人工智能在城市土地利用动态模拟中的应用15

1.5.1 转换规则的提取方法15

1.5.2 人工智能的规则提取方法16

1.6 城市土地开发强度研究现状及趋势20

1.7 研究区概况21

1.8 本书结构23

1.8.1 城市用地变化动态检测与分析23

1.8.2 城乡建设用地分布模式研究24

1.8.3 城市用地动态模拟24

1.8.4 城市开发强度宏观控制模型构建与预测24

2 城市用地动态变化检测与分析31

2.1 城市用地动态变化检测研究发展概述31

2.2 数据来源与研究方法32

2.2.1 数据来源32

2.2.2 研究方法33

2.3 城市用地动态变化的结果分析36

2.3.1 总动态度分析37

2.3.2 地类活跃度分析38

2.3.3 用途转换波动度分析41

2.4 小结44

3 城乡居民点空间分布模式及其规律46

3.1 居民点空间分布模式研究概述46

3.2 居民点空间分布模式研究方法47

3.2.1 基本原理47

3.2.2 数据来源与数据处理48

3.3 基于景观指数的农村居民点统计特征49

3.3.1 分布破碎，平均规模小49

3.3.2 农村居民点分布密度大50

3.4 农村居民点空间分布模式50

3.4.1 样方分析50

3.4.2 最邻近指数分析54

3.4.3 Voronoi多边形分析56

3.4.4 核密度分析58

3.5 农村居民点等级分布规律58

3.6 农村居民点空间分布的相关性分析61

3.6.1 回归分析61

3.6.2 影响农村居民点空间分布的因素61

3.6.3 农村居民点空间分布的相关性分析63

3.7 城镇用地空间分布64

3.7.1 城镇用地空间分布模式64

3.7.2 城镇用地等级分布规律65

3.8 小结66

4 基于DYNA-CLUE模型的城市动态模拟68

4.1 城市动态模拟概述68

4.2 城市动态模拟的数据处理与技术方案69

4.2.1 城市动态模拟的数据来源与数据处理69

4.2.2 土地利用变化动态模拟技术流程71

4.3 基于DYNA-CLUE模型的城市动态模拟过程71

4.3.1 未来土地利用需求预测71

4.3.2 设定空间限制74

4.3.3 特定土地利用类型转换设置74

4.3.4 土地适宜性参数获取76

4.3.5 其他相关参数的设置76

4.4 分析结果76

4.4.1 回归结果分析76

4.4.2 模型检验79

4.4.3 模拟结果分析81

4.5 小结84

5 基于指数平滑的DYNA-CLUE模型改进87

5.1 关于DYNA-CLUE模型的研究进展87

5.2 DYNA-CLUE模型改进方案88

5.2.1 实验的数据来源及预处理88

5.2.2 DYNA-CLUE模型改进的技术流程89

5.2.3 模拟方法90

5.3 结果分析92

5.3.1 Logistic回归结果分析92

5.3.2 指数平滑与模拟结果分析（参数验证）94

5.3.3 未来用地格局模拟96

5.4 小结99

6 基于人工神经网络的城市用地动态模拟101

6.1 前言101

6.2 模型原理102

6.2.1 数据处理模块103

6.2.2 人工神经网络模块104

6.2.3 CA模块105

6.3 南岸区土地利用演化模拟105

6.3.1 研究区域概况105

6.3.2 数据处理与空间变量106

6.3.3 神经网络的结构106

6.3.4 神经网络训练108

6.3.5 神经网络训练结果分析108

6.3.6 用地动态变化的模拟110

6.4 小结111

7 基于深度学习方法的城市用地动态变化模拟113

7.1 深度学习概述113

7.2 深度置信网114

7.2.1 受限玻尔兹曼机116

7.2.2 Gibbs抽样118

7.2.3 对比散度学习算法118

7.2.4 深度置信网训练119

7.3 土地利用转换规则挖掘119

7.3.1 输入与输出定义119

7.3.2 基于DBN的转换规则挖掘121

7.3.3 规则生成123

7.4 模拟实施及结果分析124

7.4.1 精度评价方法125

7.4.2 实验设计125

7.4.3 模型验证126

8 城市用地动态变化的整合模型构建与模拟研究131

8.1 整体模型研究概述131

8.2 模型整合与模块设计132

8.2.1 建模思想132

8.2.2 模块构建133

8.3 实证研究136

8.3.1 研究区域136

8.3.2 数据来源与数据预处理136

8.3.3 人工神经网络训练137

8.3.4 模型验证与相关参数设置137

8.3.5 不同模型方案对比分析——模型检验140

8.3.6 对城乡建设用地空间格局的未来模拟与预测——模型预测140

8.4 小结142

9 城市土地开发强度空间分布及影响因子分析146

9.1 城市土地开发强度概述146

9.2 数据来源与方法147

9.2.1 研究区域147

9.2.2 数据来源147

9.2.3 研究方法148

9.3 主要步骤148

9.3.1 土地开发强度分区148

9.3.2 土地开发强度影响因子选择150

9.3.3 土地开发强度相关性分析150

9.3.4 邻域丰度分析151

9.4 结果分析152

9.4.1 回归分析结果152

9.4.2 邻域丰度分析结果155

9.5 小结156

10 城市开发强度宏观控制模型构建与预测——ANN模型构建158

10.1 开发强度控制模型研究概述158

10.2 研究方法与数据来源158

10.2.1 研究方法158

10.2.2 数据来源与数据处理160

10.2.3 数据仿真168

10.3 结果分析170

10.3.1 不同方案对比170

10.3.2 全局仿真结果174

10.3.3 不含邻域因子与邻域因子全局模拟结果对比175

10.4 小结175

11 基于PSO的城市土地开发强度预测模型构建178

11.1 基于PSO的城市土地开发强度预测概述178

11.2 方法和数据来源178

11.2.1 PSO基本原理178

11.2.2 数据来源180

11.2.3 数据处理过程181

11.3 结果分析182

11.3.1 局部模拟结果验证（渝中区）183

11.3.2 全部模拟（重庆主城9区）185

11.4 小结186