摘要
本发明提出了一种基于元胞自动机的城市生态风险预测系统。属于计算机模拟与城市生态学交叉技术领域,该系统通过数据采集模块整合获取遥感影像、气象数据及人类活动数据,提取城市的绿地覆盖、土地利用类型和物种分布信息。接着,通过空间网格划分模块以动态四叉树算法划分空间网格,生成生态单元,从而捕获微观空间异质性。然后,该系统利用元胞自动机模型通过深度强化学习优化状态转换规则,并耦合土壤侵蚀模型和水文模型模拟城市生态的动态变化。最后,通过风险评估模块利用贝叶斯信念网络与蒙特卡洛模拟量化参数不确定性。本发明的系统能有效地模拟和预测城市生态风险,提高预测的空间精度和科学性,同时考虑多种生态因素的耦合影响。
技术关键词
风险预测系统
元胞自动机模型
四叉树算法
土壤侵蚀模型
深度强化学习
数据采集模块
蒙特卡洛
动态时间规整算法
拉丁超立方采样
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城市生态学
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