- KEYWORDS: 元胞自动机,案例推理,k,近邻算法,动態转换规则
元胞自动机(CA)被越来越多地用于复杂系统的模拟中许多地理现象的演变与其影响要素之间存在着复杂的关系,并往往具有时空动態性。在研究区域较大和模拟时间较长时,定义具体的规则来反映这种复杂关系有较大的困难为了解决CA转换规则获取的瓶颈问题,提出了基於案例推理(CBR)的CA模型,并对CBR的k近邻算法进行了改进,使其能反映转换规则的时空动态性。将该模型应用于大区域的珠江三角洲城市演变中实验結果显示,其模拟的空间格局与实际情况吻合较好。与常规的基于Logistic的CA模型进行了对比,所获得的模拟结果有更高的精度和更接近实际的空间格局,特别在模拟较为复杂的区域时有更好的模拟效果
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