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基于GECM与CA+ANN模型的土地资源优化配置与模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
土地资源优化配置是土地科学研究的热点。论文在前人研究成果的基础上,以多目标动态规划方法中的逐步宽容约束(GECM)方法为基础,以社会、经济和生态效益为系统目标,设置8个方面的GECM约束条件,对广州市花都区2020年土地利用结构进行优化配置研究,并将土地利用结构优化配置结果作为约束条件,结合人工神经网络与元胞自动机(ANN+CA)模型对研究区土地利用空间布局进行模拟。研究结果表明:①GECM是一种较好的土地利用结构优化方法,花都区2008年建设用地规模(23 097 hm2)接近于2020年的合理用地水平(28 800 hm2);②ANN+CA可以实现土地资源的空间配置与模拟,通过GECM与ANN+CA的耦合进行土地资源优化配置的结果比较符合花都区的实际情况,模拟的方案更具合理性,能实现区域土地资源优化配置的时间与空间的统一。 相似文献
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