基于粗糙集神经网络和元胞自动机的空间负荷预测

在分析目前空间负荷预测方法的基础上,提出了一种新的空间负荷预测的方法。该方法主要是利用粗糙集理论对从空间数据库中提取出来的随机数据样本集进行属性简化,减少人工神经网络的输入变量的个数和样本数量,从而提高神经网络提取元胞自动机转换规则的收敛速度和准确性,提高了空间负荷预测的精确性。该方法结合了粗糙集和人工神经网络的优点,并利用元胞自动机的理论来模拟城市用地类型变化,进行空间负荷预测。某市城市规划区域的空间负荷预测实验,证明了该方法的有效性。