GA-logistic回归参数优化与城市用地动态变化模拟——以成渝经济带为例

摘要

针对常规logistic回归模型的不足,该文构建了GA-logistic回归模型,并以成渝经济带为例模拟了城市用地动态变化,即采用自适应遗传算法拟合获取logistic回归模型的最佳回归系数来优化城市用地动态模型,并与基于最大似然估计的常规logistic回归方法对比。结果显示,基于遗传算法(GA)的logistic回归模拟模型总精度从78.0%提高到85.3%,总kappa从74.5%提高到81.2%,分别提高了7.3%和6.7%。对于数据分布不均衡、数据特征量多元的情况,基于GA-LR的参数优化方法比常规LR方法模拟精度更高,更具优越性。