CAJ | 학술논문

CA模型已被越来越多地用于城市模拟中，基于神经网络的CA模型能够自动获取模型参数，近年来倍受研究者关注。本文选取南京为研究区，以ArcGIS和MATLAB为开发平台，基于BP神经网络对2005年城市化情形的训练定义CA规则，模拟2010年情形并预测2015年情形。研究表明：（1）基于BP神经网络的城市扩张模型能够在86％的精度上实现城市用地模拟，并对未来情景作出预测，该模型在城市模拟和预测领域较有效；（2）南京城市扩张符合“扩散－聚合－扩散”相位理论；（3）水体和交通对城市发展具有一定的导向作用；（4）该模型仍然存在一定缺陷，无法对模型参数做出进一步探究和解释。
CA모형이피월래월다지용우성시모의중，기우신경망락적CA모형능구자동획취모형삼수，근년래배수연구자관주。본문선취남경위연구구，이ArcGIS화MATLAB위개발평태，기우BP신경망락대2005년성시화정형적훈련정의CA규칙，모의2010년정형병예측2015년정형。연구표명：（1）기우BP신경망락적성시확장모형능구재86％적정도상실현성시용지모의，병대미래정경작출예측，해모형재성시모의화예측영역교유효；（2）남경성시확장부합“확산－취합－확산”상위이론；（3）수체화교통대성시발전구유일정적도향작용；（4）해모형잉연존재일정결함，무법대모형삼수주출진일보탐구화해석。