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基于集合卡尔曼滤波动态优化CA模型参数的方法

中文会议: 2012高校GIS论坛论文集

会议日期: 2012-04-21

会议地点: 南京

主办单位: 教育部,中国地理信息产业协会,北京大学,南京大学

作  者: ; (乔纪纲); (艾彬);

机构地区: 中山大学地理科学与规划学院

出  处: 《2012高校GIS论坛》

摘  要: 统元胞自动机(CA)模型的转换规则不随模拟过程的时间和空间而变化,难以模拟和表达非线性地理过程。本文提出了基于集合卡尔曼滤波(ENKF)动态优化CA模型参数的方法,以提高模型对复杂地理过程模拟的适应能力。通过引入集合卡尔曼滤波到CA模型中,将模型参数与模型状态整合成一个联合状态矩阵(JOINT STATE MATRIX)。再把该矩阵与观测数据输入到ENKF更新方程中,计算出新的参数值,并自动更新到模型中。从而实现动态调整模型运行轨迹,以更好地适应城市发展的过程模拟。将此方法应用于东莞市的城市模拟实验中,优化后的CA模型能在单参数和多参数优化中正确地调整模型参数使其迅速地收敛于真值并趋于平缓,也能降低模型误差并获得更好的模拟结果。

关 键 词: 元胞自动机 城市模拟 集合卡尔曼滤波 联合状态矩阵 参数优化

领  域: [天文地球] [理学] [理学]

相关作者

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相关机构对象

机构 中山大学地理科学与规划学院
机构 华南理工大学
机构 中山大学岭南学院
机构 广东工业大学
机构 广州番禺职业技术学院

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