Neural Network Based Cellular Automata Model for Dynamic Spatial Modeling in GIS

机译：基于神经网络的元胞自动机模型在GIS中的动态空间建模

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The emphasis on calibration method of neural network (NN)' based cellular automata (CA) models has been limited to back propagation (BP) mostly and not much work has been done to study the effect of different NN training methods. In this article the dynamic annealing (DA) method for training NN has been compared with BP. Also the effect of various neighborhood sizes for CA has been analyzed in the context of dynamic spatial modeling for urban growth. The model has been implemented and verified for Thane city, Maharashtra state, India as this city has higher rate of urbanization compared to other cities in the state.

机译：基于神经网络的细胞自动机（CA）模型的校准方法的重点主要限于反向传播（BP），并且尚未进行大量工作来研究不同的NN训练方法的效果。在本文中，用于训练NN的动态退火（DA）方法已与BP进行了比较。此外，在城市发展的动态空间建模的背景下，还分析了各种邻里大小对CA的影响。该模型已在印度马哈拉施特拉邦塔那市实施并验证，因为与该州其他城市相比，该城市的城市化率更高。

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来源
《Computational science and its applications-ICCSA 2009》|2009年|341-352|共12页
会议地点 Seoul(KR);Seoul(KR)
作者
Yogesh Mahajan; Parvatham Venkatachalam;
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作者单位

Centre of Studies in Resources Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, Mumbai-400076, India;

Centre of Studies in Resources Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, Mumbai-400076, India;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
cellular automata; dynamic spatial modeling; neural network; urban growth; simulated annealing; geographic information system;

机译：细胞自动机动态空间建模；神经网络;城市发展；模拟退火地理信息系统;

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