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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明公开了一种基于延迟通信CA模型的土地变迁模拟方法，包括以下步骤：步骤101，将土地利用数据和驱动力输入至已训练的神经网络ANN模型，获取土地利用数据中各土地单元的土地变化类型的适应性概率。步骤102，进行延迟通信CA模型的迭代，当满足预设条件时停止迭代，输出迭代后的各土地单元的土地类型；所述延迟通信CA模型的细胞是土地单元，细胞的状态是土地单元的土地类型；延迟通信CA模型的细胞独立进行状态的变化，且每个细胞携带其邻居的历史状态缓存；所述延迟通信CA模型的一轮迭代中，基于状态改变函数通过组合适应性概率、惯性系数、邻域影响、转换代价得到组合概率，再通过轮盘选择的方式得到当前迭代后，细胞改变的状态。

主权项：1.一种基于延迟通信CA模型的土地变迁模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤101，将土地利用数据和驱动力输入至已训练的神经网络ANN模型，获取土地利用数据中各土地单元的土地变化类型的适应性概率；所述土地变化类型指土地单元保持某一土地类型或从某一土地类型演化为另一土地类型；步骤102，进行延迟通信CA模型的迭代，当满足预设条件时停止迭代，输出迭代后的各土地单元的土地类型；所述步骤102中延迟通信CA模型的表达方式如下式所示： 其中，表示d维的细胞空间，为各土地单元组成的土地空间；Q表示细胞的状态集合，所述状态为土地单元的土地类型；N表示细胞周围邻居的个数；q表示当前状态；f为状态改变函数；B、L、U分别表示细胞具有的三个行为模式，其中B为广播模式、L为监听模式、U为更新模式，广播模式B和监听模式L用于与邻居细胞通信，更新模式U用于根据函数f改变细胞状态；所述步骤102中延迟通信CA模型根据状态改变函数f和行为模式，决定细胞迭代时状态的改变；每种模式下进行的操作如下：若细胞在第t轮迭代时的初始的行为模式为广播模式B，则本轮迭代时输出的细胞状态和其存储的邻居的状态不变，且随机选择新的行为模式输出；若细胞在第t轮迭代时初始的行为模式为监听模式L，则本轮迭代时输出的细胞状态不变；细胞和周围邻居细胞进行通信，本轮迭代输出的细胞存储的邻居的状态与此时邻居的行为模式相关；如果邻居的行为模式为广播模式B，则对应的存储的邻居buffer的状态更新为此时邻居的状态；若邻居的行为模式不是广播模式B，则保持对应的存储的邻居buffer的状态不变；并随机选择新的行为模式输出；若细胞在第t轮迭代时初始的行为模式为更新模式U，则本轮迭代时通过状态转换函数f以改变细胞自身的状态，输出改变后的细胞状态；所述状态转换函数f根据第t轮迭代时细胞初始的状态和存储的邻居buffer的状态来进行状态的更新；本轮迭代细胞输出的存储的邻居的状态不变，且随机选择新的行为模式输出；所述细胞状态χ，细胞存储的第j个邻居buffer的状态θj，细胞的行为模式ψ的计算方式如下所示：χ,θj:Q|N|×{B,L,U}→Q和ψ:Q|N|×{B,L,U}→{B,L,U}为投影函数，其中1≤j≤N，其中β表示行为模式，延迟通信CA模型满足以下公式：χq0,q1,…,qj,…,q|N|-1,β＝q06θjq0,q1,…,qj,…,q|N|-1,β＝qj7ψq0,q1,…,qj,…,q|N|-1,β＝β8公式6表示取细胞当前的状态，公式7表示取当前细胞第j个邻居buffer的状态，公式8表示取细胞当前的行为模式；所述延迟通信CA模型的细胞是土地单元，细胞的状态是土地单元的土地类型；延迟通信CA模型的细胞独立进行状态的变化，且每个细胞携带其邻居的历史状态缓存；所述延迟通信CA模型的一轮迭代中，基于状态改变函数通过组合适应性概率、惯性系数、邻域影响、转换代价得到组合概率，再通过轮盘选择的方式得到当前迭代后，细胞改变的状态。

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百度查询： 重庆大学 基于延迟通信CA模型的土地变迁模拟方法