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样本大小和样本流行率对城市增长元胞自动机模拟的影响( The effects of sample size and sample prevalence on cellular automata simulation of urban growth )
Bin Zhang Xia Chang
本研究探讨样本规模和样本普及率对城市增长的元胞自动机(CA)模拟的影响。以基于人工神经网络(ANN)、logistic回归(LR)和支持向量机(SVM)的CA模型为例,模拟了不同抽样方案下武汉市和武汉都市圈的城市增长。基于ANN、LR和SVM方法的CA模型的结果基本一致。小样本量、低样本普及率的抽样方案，由于不确定性较高，应予以摒弃。样本大小决定了CA模型的稳健性，而当样本足够时，样本普及率会影响CA模型的性能。特别是样本流行度与人口流行度越接近，模拟精度越高，模拟城市格局的形状复杂度和破碎度越低。我们建议最优抽样方案样本率为1%，样本患病率与人群患病率相同。最优抽样方案的选择与不同研究区域所代表的种群规模无关。
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