大数据时代下城市扩展的精细化研究
城市扩展是在自然、社会、经济等多种复合要素相互影响下的动态时空过程,对其进行精确模拟能够把握未来城市建设的发展形态,防止不合理的土地规划和政策带来一系列问题.提出在耦合元胞自动机和多智能体模型基础上,引入城市空间大数据并结合贝叶斯最大熵方法对多源数据进行融合来拓展数据来源.同时,综合利用模型模拟和遥感观测数据信息,基于数据同化方法优化模型参数,并减小和控制模型不确定性和累积误差,最终达到提高城市扩展模型模拟精度的目标.
大数据、城市扩展、CA-MAS耦合模型、贝叶斯最大熵、数据同化
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P951(环境地理学)
国家自然科学基金41601459;上海市人民政府发展研究中心决策咨询项目2017-YJ-N05;教育部人文社科规划基金16YJZH152;上海市教育科学研究一般项目C17017
2017-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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