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主成分分析与Cellular Automata在空间决策与城市模拟中的应用

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探讨了多准则判断技术(MCE)在空间分析中所碰到的变量相关的问题.变量之间的相关使得使用的权重不恰当,导致分析结果不合理.以城市发展的空间模拟为例,指出了在一般的空间分析中所使用的因子有很大的相关性.提出了利用主成分分析与"理想点”的方法来解决这一问题.结合单元自动演化(Cellular Automata)和地理信息系统(GIS),将该方法应用在城市形态的优化模拟中.

黎夏、叶嘉安

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广州地理研究所

香港大学城市规划及环境管理研究中心

主成分分析 Cellular Automata 地理信息系统 城市模拟

国家自然科学基金香港求搓基金

4007106021009619

2001

中国科学(地球科学)
中国科学院

中国科学(地球科学)

CSCD北大核心
影响因子：1.828
ISSN：1674-7240
年,卷(期)：2001.31(8)
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