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径向基函数网络与GIS/RS融合的UGB预测

文献类型:期刊论文

作者张世良1; 叶必雄3; 肖守中2
刊名计算机工程与应用
出版日期2012
卷号48.0期号:020页码:227
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
英文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。
语种英语
源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/155129]  
专题中国科学院地理科学与资源研究所
作者单位1.宁德师范学院
2.福建省宁德市国土资源局
3.中国科学院地理科学与资源研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
张世良,叶必雄,肖守中. 径向基函数网络与GIS/RS融合的UGB预测[J]. 计算机工程与应用,2012,48.0(020):227.
APA 张世良,叶必雄,&肖守中.(2012).径向基函数网络与GIS/RS融合的UGB预测.计算机工程与应用,48.0(020),227.
MLA 张世良,et al."径向基函数网络与GIS/RS融合的UGB预测".计算机工程与应用 48.0.020(2012):227.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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