城市发展预测、细胞自动机模型及转换规则

Urban development predictions, cellular automata model and transition rules

城市发展预测一直是城市研究者的焦点,为了对城市系统有更好的了解,城市研究者使用了建立城市模型和利用模型进行模拟的方法来进行城市研究.然而由于城市系统的复杂性,传统的城市模型不能对城市的可能发展进行充分的预测.在这种情况下,许多新的模拟方法涌现出来,例如神经元网络(Neural Network)、多对象建模(Multi-agent Modeling)、细胞自动机(Cellular Automata),等等.其中,细胞自动机建模是较为有潜力的一种方法.它可以通过简单的区域相互作用生成复杂的城市演化模式(Batty,1995).在细胞自动机的各种组成模块当中,转换规则是最为重要的部分.合理定义的转换规则可以很好地概括城市发展在时间和空间上的复杂性,并在此基础上对未来的城市发展方向作出预测,以此加深人们对城市系统的理解.