径向基函数网络与GIS/RS融合的UGB预测
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 叶必雄 |
| 发表日期 | 2012 |
| 关键词 | 城市边界增长模型 神经网络 地理信息系统 遥感 城市规划 |
| ISSN号 | 1002-8331 |
| 摘要 | 针对城市空间增长特点,探究城市扩展的规律,研究城市增长边界的计算和预测模型,这对于城市的发展规划具有重要的意义。然而,在国内外,关于城市增长边界方面的研究较少,首次提出利用人工神经网络、地理信息系统和遥感相结合的技术建立具有复杂几何形状的城市增长边界模型。通过数值实验结果表明,模型对城市未来增长边界的计算和预测准确度达80%～84%,结果表示直观、真实,能够为当前精明增长模式下的城市用地规划工作提供决策参考。 |
| 出处 | 计算机工程与应用
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| 期 | 20页:227-231+235 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/25931]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_历年回溯文献 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 叶必雄. 径向基函数网络与GIS/RS融合的UGB预测. 2012. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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