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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法，包括以下几个步骤：S1，进行图结构化的元胞空间构建，图结构化的元胞空间构建包括地块邻接矩阵构建和地块特征矩阵构建；S2，基于图卷积神经网络的元胞转变规则提取，包括图卷积神经网络构建和元胞总体转变概率计算；S3，进行历史土地利用结果模拟及模型评价；S4，进行城市未来土地利用格局预测。本发明针对的是当前城市发展背景的土地利用模拟方法，本方法通过考虑人类出行行为对于土地功能转变的影响，从而在挖掘地块的转变规则的过程中也考虑到远距离的、存在空间交互的地块的特征，使得模型更加贴近现实世界，从而使得城市内部地块的土地利用变化模拟精度得到提高。
主权项：1.一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法，其特征在于，所述模拟方法包括以下几个步骤：S1，进行图结构化的元胞空间构建，所述图结构化的元胞空间构建包括地块邻接矩阵构建和地块特征矩阵构建；S2，基于图卷积神经网络的元胞转变规则提取，包括图卷积神经网络构建和元胞总体转变概率计算；S3，进行历史土地利用结果模拟及模型评价，所述结果模拟是基于S2得出的总体转变概率的基础上得到模拟的结果，且对于每一个地块取转变概率最大的类作为转换的结果，此时结果作为图结构中节点的属性，并在计算精度和查看模拟结果时将预测的类型重新写回地块的属性表中；S4，进行城市未来土地利用格局预测，所述格局预测是基于S2转变概率计算所训练的模型基础上，进行连续模拟从而预测未来的城市土地利用格局，其流程是在取三个S1中提取的年份的土地利用数据和地块相关的特征放入到隐马尔可夫模型中，预测未来年份的土地利用需求量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法
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