Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Шукати за:

Роком видання
Автором
Назвою статті

Методи побудови просторових розподілів полів ймовірностей урбанізації на основі ANFIS

Виклюк Я.І.1, Гаць Б.М.2
1 Національний університет «Львівська політехніка»
2 Київський національний торговельно-економічний університет

Повний текст (PDF)

УДК: 004.825
Мова публікації: Українська
Stuc. intelekt. 2010; 15; (4):566-575

Анотація: У статті розглядається проблема побудови просторових розподілів полів ймовірності урбанізації на прикладі типових туристичних поселень Українських Карпат. Розглянуто методику отримання даних з геоінформаційних систем (ГІС) і знаходження прихованих залежностей засобами нечіткої логіки. Одержано нечіткі FIS-системи з різними типами функцій приналежності, на основі яких створено карти полів ймовірності.

Ключові слова:

Посилання:

  1. Modelling dynamic spatial processes: simulation of future scenarios through cellular automata /J. Barredo, M. Kasanko, N. McCormick, C. Lavalle // Landscape and urban planning. – 2003 – V. 64. –Р. 145-160.
  2. Modeling urban expansion scenarios by coupling cellular automata model and system dynamic model inBeijing, China / C. He, N. Okada, Q. Zhang,P. Shi, J. Zhang // Applied Geography. – 2006 – № 26. –Р. 323-345
  3. Qingsheng Yanga Cellular automata for simulating land use changes based on support vector machines /Qingsheng Yanga, Xia Lia, Xun Shid // Computers & Geosciences. – 2008 – № 34. – С.592-602.
  4. Крючков Н.А. Создание тематических карт на основе данных дистанционного зондирования ицифровых карт / Н.А. Крючков, С.В. Абламейко, Г.П. Апарин [та ін.] // Искусственный интеллект. – 2006. – № 2. – С. 328-331.
  5. White R. Cellular automata and fractal urban form: a cellular modelling approach to the evolution ofurban land-use patterns / R. White, G. Engelen // Environment and Planning A 1993. – Volume 25(8). –P. 1175-1199.
  6. Clarke K.C. Loose-coupling of a cellular automaton model and GIS: long-term urban growth predictionfor San Francisco and Washington/Baltimore / K.C. Clarke, L. Gaydos // International journal ofGeographical information science. – 1998. – V. 12 (7). – P 699-714.
  7. Wu F. Simulation of land development through the integration of cellular automata and multicriteriaevaluation / F. Wu, C.J. Webster // Environment and Planning B. – 1998. – V. 25. – Р 103-126.
  8. Wu F. Calibration of stochastic cellular automata: the application to ruralurban land conversions // Int. J.Geogrfphical Information Science. – 2002. – Vol. 16 (8). – Р. 795-818.
  9. Li X. Neural-network-based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS /X. Li, A.G.O. Yeh // International Journal of Geographical Information Science. – 2002. – Volume 16. –Р. 323-343.
  10. Herold M. The spatiotemporal form of urban growth: measurement, analysis and modeling / M. Herold,N.C. Goldstein, K.C. Clarke // Remote Sensing of Environment. – 2003. – № 86. – Р. 286-302.
  11. Баргесян А.А. Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, OLAP / Баргесян А.А. –[2-е изд., перераб. и доп.]. – СПб. : БХВ-Петербург, 2007. – 384 с. : ил.
  12. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / Леоненков А.В. – СПб. :БХВ-Петербург, 2005. – 735 с. : ил.
  13. Кифяк В.Ф. Визначення оптимальних рекреаційно-туристичних зон в умовах транскордонногоспівробітництва / В.Ф. Кифяк, Я.І. Виклюк, О.В. Кифяк // Формування ринкових відносин вУкраїні. – 2007. – № 1 (68). – С. 132-136.

Переглянути повний текст статті (PDF)