基于智能体和人工神经网络的元胞自动机建模及城市扩展模拟

城市扩展模拟可为城市可持续发展与国土空间规划提供参考。智能体模型(ABM)与元胞自动机(CA)结合可兼顾城市空间增长的自组织性和不同决策主体的决策过程,人工神经网络(ANN)可描述智能体与城市扩展之间复杂的非线性关系。该文基于ANN-ABM-CA耦合模型,在构建CA转换规则时基于ABM刻画人类决策行为的影响,并采用ANN挖掘不同类型的智能体在城市扩展过程中的偏好差异,同时考虑宏观和微观层面的智能体决策行为,结合城市扩展的10个驱动因素,模拟武汉市主城区2005-2015年的扩展情况,结果表明:1)相比传统的ANN-CA模型,ANN-ABM-CA模型模拟性能更优,从宏观与微观相结合的角度更好地解释了城市扩展的驱动机制,OA值为97.46%,Kappa系数为0.9176,FoM值为0.4375,结果可靠且合理;2)不同收入层级的居民智能体对城市扩展的决策偏好不同;3)武汉主城区城市扩展模式主要为边缘型扩展,洪山区西南部有少部分填充型扩展、东南部出现飞地型扩展,与实际扩展情况相符。

基于胞元式RBF神经网络的高保真分色模型研究

采用胞元式RBF神经网络模型对七色印刷输出系统构建了分色模型。首先,借鉴颜色空间分区理论将7个主色在整个颜色空间中划分为了6个颜色区域,在每个分区中选取了CIE L*a*b*明度值L上等间隔均匀采样的网点面积率,用于设计建模所需的训练样本,然后对每个分区划分胞元,并且为每个小胞元建立了基于RBF神经网络的分色模型。对于任意给定的要复制的目标色,利用提出的胞元搜索算法确定其所在的胞元位置后,使用相应的神经网络模型进行分色预测。实验结果表明,该分色算法能够达到较高的分色精度,可以满足高质量彩色复制的要求。

基于前馈神经网络的改进交通流元胞传输模型

宏观交通流模型是交通估计、预测以及交通控制的基础。元胞传输模型(The Cell Transmission Model,CTM)已经被认为是一种能够实际应用到交通状态预测的建模方法。元胞之间交通流量的传输关系在交通状态预测精度方面起着重要的作用。但是,在实际的交通条件下,这种传输关系是一种非常复杂的非线性关系。原始的CTM交通流之间的简单函数关系在一定程度上与实际不符。为了提高CTM的精确度,本文提出了一种改进的元胞传输模型,在该模型中,使用前馈神经网络描述元胞之间交通流的非线性关系。准确地说,我们采用前馈神经网络利用交通感应线圈检测的历史数据训练参数,来改进模型的精度。然后,我们使用VISSIM构建京通快速路的一段快速路模型,使用该模型比较本文方法与原始方法的性能优劣。仿真结果表明,在预测交通流状态方面,本文提出模型的要比原始模型有更优的性能。

元胞自动机与神经网络相结合的土地演变模拟

提出了将数据挖掘技术应用于元胞自动机(CA)进行地理模拟的新方法.基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络,从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局.在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合.表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间.

基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统

本文提出了基于神经网络的元胞自动机 (CellularAutomata), 并将其用来模拟复杂的土地利用系统及其演变。国际上已经有许多利用元胞自动机进行城市模拟的研究, 但这些模型往往局限于模拟从非城市用地到城市用地的转变。模拟多种土地利用的动态系统比一般模拟城市演化要复杂得多, 需要使用许多空间变量和参数, 而确定模型的参数值和模型结构有很大困难。本文通过神经网络、元胞自动机和GIS相结合来进行土地利用的动态模拟, 并利用多时相的遥感分类图像来训练神经网络, 能十分方便地确定模型参数和模型结构, 消除常规模拟方法所带来的弊端。

基于遗传神经网络获取元胞自动机的转换规则

采用面向对象建模思路,综合遗传神经网络和元胞自动机,构建了一个基于Matlab平台的遗传神经网络-元胞自动机模型,并以长江口北岸为例,构建了其土地利用变化模型,进行土地利用演化模拟与预测,为土地利用规划提供理论依据。结果表明:GANN-CA模型有较好的仿真效果,充分利用了人工神经网络获取模型大量空间变量参数的优势,简化了土地利用转化规则的定义。该模型更全面地考虑了土地利用演化的空间影响因子,并采用遗传算法优化神经网络的连接权值和阈值,是对人工神经网络-元胞自动机模型的改进和拓展。

基于CA的城市土地利用演变人工神经网络模拟

基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局．在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合,表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间．若能增加社会、经济因素的影响,减少网络训练时的信息浪费,将进一步优化模拟效果．

基于改进的王正非模型结合元胞自动机的林火蔓延预测

【目的】针对当前我国林火蔓延预测仍存在预测精度不高、普适性差等问题,基于王正非速度模型结合多维元胞自动机的林火蔓延预测模型进行改进,研究了不同区域和分辨率下该模型的有效性,增强了该模型对于不同分辨率数据的适应能力,从而更好地对森林火灾蔓延进行预测,并为林区的火灾蔓延预测和管理提供一种科学合理的技术手段。【方法】使用黑龙江省大兴安岭地区2011年10月28日发生的森林火灾(分辨率500 m)与四川省凉山地区2022年3月29日发生的森林火灾(分辨率30 m)作为数据源,提取发生火灾时刻以及蔓延过程的火线。引入归一化植被指数(NDVI)对王正非模型进行改进,并利用反卷积算法对元胞自动机算法进行改进,将改进后模型输出的结果与实际结果进行精度对比,并比较不同分辨率下的模型精度表现。【结果】改进后的模型精度有明显的提升,其中,黑龙江省大兴安岭试验改进后模型的kappa系数提高了0.0297,面积误差率降低了21.33%,火场预测火点170个,平均过火速度0.75 m/min。四川省木里县试验改进后模型的kappa系数提高了0.1165,面积误差率降低了37.08%,火场预测火点1795个,平均过火速度为4.00 m/min。【结论】改进后的林火蔓延预测模型可以更有效地预测火灾蔓延并计算出最可能过火的火点位置,其预测结果具有高度的一致性和准确性,提高了林火蔓延模拟预测的实用性。与原始模型相比,改进后的模型很好地提高了在不同分辨率数据下的预测精度,能为林火预防和管理提供科学依据。

基于改进元胞自动机的城市区域疏散时序规划模型研究

为解决灾前城市大规模人群有效疏散的难题,考虑实际路网、人口等因素对疏散的影响对传统元胞自动机疏散模型进行改进,构建以各疏散组整体疏散时间最短且不发生拥堵为目标的城市区域疏散时序规划模型,并选取武汉市某滨江地区进行疏散仿真模拟以验证突出模型的有效性与适用性。研究结果表明:提出的模型可以显著减少各疏散组的整体疏散时间和道路拥堵概率,同时得到具体的分阶段疏散方案。研究结果可为制定城市大灾巨灾的应对预案、构建灾害情景等工作提供参考。

基于粗糙集神经网络和元胞自动机的空间负荷预测

在分析目前空间负荷预测方法的基础上,提出了一种新的空间负荷预测的方法。该方法主要是利用粗糙集理论对从空间数据库中提取出来的随机数据样本集进行属性简化,减少人工神经网络的输入变量的个数和样本数量,从而提高神经网络提取元胞自动机转换规则的收敛速度和准确性,提高了空间负荷预测的精确性。该方法结合了粗糙集和人工神经网络的优点,并利用元胞自动机的理论来模拟城市用地类型变化,进行空间负荷预测。某市城市规划区域的空间负荷预测实验,证明了该方法的有效性。

基于元胞传输模型的终端区交通流特性研究

为阐明终端区交通流时空演变规律,揭示其拥堵机理,构建了基于元胞传输模型(CTM)的宏观交通流模型,根据航线连接、汇聚、分流等结构特点,定义一般、汇聚、发散三种元胞构型,并引入元胞优先级和发散系数概念解决交叉航线的流量分配问题;基于所提出的模型,利用AnyLogic搭建终端区交通流仿真平台,使用实测ADS-B数据验证模型的准确性;最后基于管制间隔、管制速度等变量对模型进行敏感性分析。结果表明,提出的CTM模型可准确建模进离场航班流;终端区交通流量、密度与流速三者之间存在明显关联;管制间隔和速度通过影响元胞内临界密度,间接控制交通流运行状态;基于CTM推演终端区交通流时空运行态势,将有助于缓解交通拥堵,提升系统整体运行效率。

基于元胞自动机的旅客登机模型研究

为精准模拟旅客登机过程,对经典的元胞自动机登机模型进行改进,重新定义了过道元胞大小,优化了旅客移动规则,建立了新的登机模型,体现了旅客的差异性。利用MATLAB进行仿真,从登机时间、过道干扰次数、人均登机时间三个方面对不同登机策略的效率进行对比,最后分析了登机时间对行李分布数量变化的敏感性。模型为优化旅客登机过程、提高登机效率提供了依据。

基于元胞自动机的高速公路主线同侧连续入口间距研究

针对高速公路主线同侧连续入口处车辆行驶安全与通行效率问题,对高速公路主线同侧连续入口间距进行了研究。通过建立元胞自动机仿真模型,分析了主线与匝道设计速度的差异以及高速公路主线匝道连续入口间距各部分长度对交通冲突率、平均拥堵车辆数和平均速度的影响;提出了不同主线与匝道设计速度组合下的主线同侧连续匝道入口间距推荐值;并对不同间距组合下的工况进行了仿真对比分析。研究结果表明:当主线与匝道设计速度的差异较大时,现有规范中的高速公路主线同侧连续入口间距难以满足交通安全与通行效率要求;相比采用规范中的一般值,采用文中推荐值时的主线车辆平均速度由81.39 km/h上升到95.29 km/h,匝道车辆冲突率由0.0335次/(km·veh)下降到0.0256次/(km·veh),匝道车辆平均拥堵数由0.0077 veh/s下降到0.0022 veh/s,提高了车辆通行效率,降低了车辆发生事故的风险。

基于元胞自动机的人员疏散出口选择博弈模型

为提高人员出口选择行为的疏散效率,针对紧急情况下多出口房间的人员疏散过程,提出了一种结合博弈论方法和元胞自动机模型的出口选择优化模型。该模型基于博弈论中的最佳反应动力学概念,考虑了疏散人员之间的相互影响,其中每个人员通过对其他人的选择策略做出最佳响应。分析了影响人员出口选择行为的关键因素,包括人员的耐心坚定程度、出口可见性和出口熟悉度、出口布局以及最佳出口间距等。并将此模型与模拟软件Pathfinder的进行对比,验证了其高效性。结果表明,低耐心程度会导致人员犹豫徘徊行为,不利于疏散。对于单出口选择情况,出口位置分布在墙壁中间时人员疏散效率最高。对于多出口选择情况,当两个出口位于同一墙壁时,出口的最佳间距应设为所处墙壁长度的0.5倍。而位于不同墙壁时,出口对称设计下的人员疏散选择时间最短。

电线世界与模拟神经元的游戏——兼谈规则与创新

图灵机是一种抽象的计算模型,可以模拟其他任何规则的计算机器,但计算机的初学者可能较难把握图灵机的工作原理和特点,以至于难以领悟“通过计算模型的相互模拟来解决问题”这一重要的思想方法。针对这种情况本文提出,模拟神经元的游戏可以为学习者提供一种领悟这种思想方法的简单路径,如可以用电线世界这种元胞自动机作为探索搭建模拟人工神经元的平台,这个平台也可能成为一个基于有限规则的实现多样性的创新设计的环境。

面向灾害蔓延仿真的元胞自动机通用模型

为模拟灾害蔓延而建立的元胞自动机模型种类繁多,但尚无一种通用的建模方法。基于此提出了一种面向灾害蔓延仿真的元胞自动机通用模型。首先,通过解析灾害蔓延机理和理论模型,根据灾害动态发展变化过程的相似性,将灾害蔓延分解为灾害量集、时空邻域集、判定规则集、更新规则集4个部分;其次,采用元胞自动机的建模方法将4个部分重新组合,构建灾害蔓延的元胞自动机参数计算仿真模型;最后,利用所提方法改进了A.Ohgai的城市火灾蔓延模型,并进行了实例验证分析。研究结果表明:所提模型只需输入环境数据和灾害起始扰动,就能得到灾害模型中的各项动态参数,可为多种灾害蔓延仿真提供通用建模方法和实现模式。

融合多源信息的元胞自动机交通流模型

针对智能网联汽车受环境天气影响易发生交通事故等问题,提出了融合多源信息的元胞自动机交通流模型.首先提出云端环境下多源信息流收集与高精地图数据融合方法,通过神经网络融合多源信息与高精地图,实现地图动态更新,为自动驾驶车辆提供更加精确的路径规划,以有效避免交通事故发生.其次,以多源信息收集模型为基础,搭建双车道交通流元胞自动机模型,从安全距离模型、跟驰规则、换道规则等方面与人工驾驶模型进行对比,以说明融合多源信息的元胞自动机交通流模型的优越性.最后利用MATLAB进行仿真.结果表明:相较于人工驾驶模型,融合多源信息驾驶模型能够增大交通流量,减少交通拥堵,且在短时间内达到稳定状态,从而将道路通行效率提高了27%.

基于元胞自动机的网络舆论激励模型

为了研究网络舆论的传播过程及发展趋势,建立了一个基于元胞自动机的网络舆论激励模型,用于模拟网络舆论形成过程中个体发表言论数的变化以及个体观点的变化。在模型中,将网络空间的个体抽象为以情感描述的元胞,用情感倾向度和情感倾向度门限来确定元胞发表言论的状态,用情感激励来描述元胞的移动规则。同时,该模型考虑了个体数量增减和社会突发事件对网络舆论传播的影响,从而更能准确地模拟网络现实事件。

基于模糊元胞自动机的网络舆情传播模型研究

考虑到信息在传递过程中普遍存在模糊性的特点,结合经典元胞自动机理论和模糊推理算法,设计网络舆情传播的元胞自动机结构,定义环境适应度k和偏好度h 2个输入变量,建立网络舆情传播的模糊元胞自动机模型。对网络舆情传播中个体观点的演化过程进行Matlab仿真与分析,结果表明,在经过交流与讨论(对应于元胞进行足够多次数的迭代和演化)后,群体的观点和意见会出现归一的现象,归一不是归于处在2个极端的赞成或反对,而是向中间聚拢,最后形成一个折中的意见。该模型可以更好地描述网络舆情的实际传播过程。

采用元胞自动机的网络舆情传播模型研究

采用元胞自动机(CA)理论研究因特网舆情传播,设计了一个舆情传播元胞自动机模型结构,包括元胞状态取值、元胞空间和邻域。针对互联网元胞状态转换提出了考虑元胞坚定性的多数规则计算公式和元胞移动遍历算法。在讨论仿真结果时定义了倾向强度、倾向聚集度、元胞峰值和元胞倾向众值等四个参数,分别对不同坚定性和固定/移动元胞状态计算的迭代结果讨论其不同的演变过程、形态和意义,提出特别需要关注具有坚定性特点的元胞移动遍历的舆情传播过程,它们更加接近因特网网络舆情的真实传播过程。仿真结果说明了该方法和模型的有效性和合理性。