(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111492063.X (22)申请日 2021.12.08 (71)申请人 重庆大学 地址 400030 重庆市沙坪坝区沙正 街174号 (72)发明人 李佳　李涛　刘志　雷钦　宋伟　 (74)专利代理 机构 重庆市前沿专利事务所(普 通合伙) 50211 代理人 郭云　肖秉城 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/16(2012.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于延迟通信CA模型的土地变 迁模拟方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于延迟通信CA模型的 土地变迁模拟方法， 包括以下步骤： 步骤101， 将 土地利用数据和驱动力输入至已训练的神经网 络ANN模型， 获取土地利用数据中各土地单元的 土地变化类型的适应性概率。 步骤102， 进行延 迟 通信CA模型的迭代， 当满足预设条件时停止迭 代， 输出迭代后的各土地单元的土地类型； 所述 延迟通信CA模型的细胞是土地单元， 细胞的状态 是土地单元的土地类型； 延 迟通信CA模 型的细胞 独立进行状态的变化， 且每个细胞携带其邻居的 历史状态缓存； 所述延 迟通信CA模型的一轮迭代 中， 基于状态改变函数通过组合适应性概率、 惯 性系数、 邻域影响、 转换代价得到组合概率， 再通 过轮盘选 择的方式得到当前迭代后， 细胞改变的 状态。 权利要求书3页 说明书11页 附图7页 CN 114154886 A 2022.03.08 CN 114154886 A 1.一种基于延迟通信CA模型的土地变迁模拟方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤101， 将土地利用数据和 驱动力输入至已训练的神经网络ANN模型， 获取土地利用 数据中各土地单元的土地变化类型的适应性概率； 所述土地变化类型指土地单元保持某一 土地类型或 从某一土地类型演化 为另一土地类型； 步骤102， 进行延迟通信CA模型的迭代， 当满足预设条件时停止迭代， 输出迭代后的各 土地单元的土地类型； 所述延迟通信CA模型的细胞是土地单元， 细胞的状态是土地单元的土地类型； 延迟通 信CA模型的细胞独立进行状态的变化， 且每个细胞携带其邻居的历史状态缓存； 所述延迟 通信CA模型的一轮迭代中， 基于状态改变函数通过组合适应性概率、 惯性系数、 邻域影响、 转换代价得到组合 概率， 再通过轮 盘选择的方式得到当前迭代后， 细胞改变的状态。 2.根据权利要求1所述的基于延迟通信 CA模型的土地变迁模拟方法， 其特征在于， 所述 步骤101中的已训练的神经网络ANN模型由两期以上的历史土地利用数据和驱动力对初始 的神经网络AN N模型进行训练得到 。 3.根据权利要求1所述的基于延迟通信 CA模型的土地变迁模拟方法， 其特征在于， 所述 神经网络ANN模型包括输入层、 一个隐藏层以及输出层； 采用softmax函数计算土地变化类 型的适应性 概率。 4.根据权利要求3所述的基于延迟通信 CA模型的土地变迁模拟方法， 其特征在于， 所述 神经网络ANN模 型输入层输入驱动力， 神经网络A NN模型输出层输出土地变化类型的适应性 概率， 适应性 概率的计算公式如下 所示： 其中， c表示某个具体的土地单元， xa(c)表示该位置对应的第a个驱动力； b表示隐藏层 某个神经元的编号， k表示输出的某一个土地变化类型的编号， w表示层与层之间的权重， hb 表示中间层第b个神经元激活前的值， ok表示输出层第k个输出激活前的值， yk表示输出层第 k个输出激活后的值， APk(c)表示某个土地单 元属于土地变化类型k的适应性 概率。 5.根据权利要求1所述的基于延迟通信 CA模型的土地变迁模拟方法， 其特征在于， 所述 步骤102中延迟通信CA模型的表达方式如下式所示： 其中， 表示d维的细胞空间， 为各土地单元组成的土地空间； Q表示细胞 的状态集合， 所述状态为土地单元的土地类型； N表示细胞周围邻居的个数； q表示当前状态； f为状态改 变函数； B、 L、 U分别表示细胞具有的三个行为模式， 其中B为广播模式、 L为监听模式、 U为更权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114154886 A 2新模式， 广播模式B和监听模式L用于与邻居细胞通信， 更新模式U用于根据函数f改变细胞 状态。 6.根据权利要求5所述的基于延迟通信 CA模型的土地变迁模拟方法， 其特征在于， 所述 步骤102中延迟通信CA模型根据状态改变函数f和行为模式， 决定细胞迭代时状态的改变； 每种模式下进行的操作如下： 若细胞在第t轮迭代时的初始的行为模式为广播模式B， 则 本轮迭代时输出的细胞状态 和其存储的邻居的状态不变， 且随机 选择新的行为模式输出； 若细胞在第t轮迭代时初始的行为模式为监 听模式L， 则 本轮迭代时输出的细胞状态不 变； 细胞和周围邻居细胞进行通信， 本轮迭代输出 的细胞存储的邻居的状态与此时邻居的 行为模式相关； 如果邻居的行为模式为广播模式B， 则对应的存储的邻居buffer的状态更新 为此时邻居的状态； 若邻居的行为模式不是广播模式B， 则保持对应的存储的邻居buffer的 状态不变； 并随机 选择新的行为模式输出； 若细胞在第t轮迭代时初始的行为模式为更新模式U， 则 本轮迭代时通过状态转换函数 f以改变细胞自身的状态， 输出改变后的细胞状态； 所述状态转换函数f根据第t轮迭代时细 胞初始的状态和存储的邻居buffer的状态来进行状态的更新； 本轮迭代细胞输出的存储的 邻居的状态不变， 且随机 选择新的行为模式输出。 7.根据权利要求6所述的基于延迟通信 CA模型的土地变迁模拟方法， 其特征在于， 所述 所述细胞状态χ， 细胞存储的第j个邻居buffer的状态θj， 细胞的行为模式ψ的计算方式如下 所示： χ， θj： Q|N|×{B， L， U}→Q和 ψ： Q|N|×{B， L， U}→{B， L， U}为投影函数， 其中1≤j≤N， 其中β 表示行为模式， 延迟通信CA模型满足以 下公式： χ(q0， q1，…， qj，…， q|N|‑1， β )＝q0∧   (6) θj(q0， q1，…， qj，…， q|N|‑1， β )＝qj∧   (7) ψ(q0， q1，…， qj，…， q|N|‑1， β )＝β ∧   (8) 公式(6)表示取细 胞当前的状态， 公式(7)表示取当前细 胞第j个邻 居buffer的状态， 公 式(8)表示取细胞当前的行为模式。 8.根据权利要求1所述的基于延迟通信 CA模型的土地变迁模拟方法， 其特征在于， 所述 惯性系数根据设置的宏观需求和已分配的土地类型数量差异 来调整土地类型的转换； 如果 宏观需求和当前已分配的土地类型数量之差在缩小， 则保持惯性系 数不变； 如果宏观需求 小于当前已分配， 并且宏观需求和已分配差距在增加， 则会减少惯 性系数； 如果宏观需求大 于当前已分配， 并且宏观需求和已分配差距在增大， 则将会增大惯性系数。 9.根据权利要求8所述的基于延迟通信 CA模型的土地变迁模拟方法， 其特征在于， 所述 惯性系数的计算公式如下 所示：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114154886 A 3