基于Logistic回归的CA模型改进方法——以广州市为例

摘要：

基于Logistic回归的CA模型因其结构简单和数据要求相对较小的优势,被广泛应用于城市模拟领域,但数据的空间自相关性影响了模型机制挖掘与模拟精度.通过将影响城市发展演变的各种约束条件划分为强制和普通约束条件,以及运用主成分分析降低普通约束条件的数据相关性,构建了改进型Logistic回归CA模型,并在2000～2008年广州市城市增长模拟研究中进行应用.结果表明:与传统型Logistic同归CA模型相比,改进型Loglstic回归CA模型在模型拟合度和精度上均有4%左右的提高.其中约束条件划分对非城市像元模拟精度约有6%的提高,对整体精度有3%的提高.更为重要的是,降低数据相关性后,Logistic回归CA模型对于城市扩展机制的解释更符合实际.本研究旨在寻求一种简单可行且易于构建的CA模型,探求城市发展机理,为城市规划管理提供更为准确的科学依据.

关键词：逻辑回归、元胞自动机、空间自相关、城市增长模拟

所属期刊栏目：29

分类号：TU98(地下建筑)

资助基金："十一五"国家科技支撑计划项目2007BAC28B01

在线出版日期：2011-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1909-1919