[發明專利]基于灰色神經網絡CA模型的城市規劃方案熱島模擬預測方法

在審

• 申請號: 201810850147.8
• 申請日: 2018-07-28
• 公開（公告）號: CN109002627A
• 公開（公告）日: 2018-12-14
• 發明（設計）人: 黃煥春;運迎霞;王世臻;周婕;李志剛
• 申請（專利權）人: 南京林業大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06F17/18;G06N3/063
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 王清義

1.一種基于灰色神經網絡CA模型的城市規劃方案熱島模擬預測方法，其步驟包括：

1)收集待評估的規劃區數據資料：對影響熱島模擬預測的城市綠地、硬化地面、建筑布局、容積率、建筑密度、水體數據進行收集；

2)采用移動搜索法基于密度制圖，計算得到每個分割區域內的硬化地面、容積率、建筑密度、綠化覆蓋率、水面率的核密度；根據硬化地面、容積率、建筑密度、綠化覆蓋率、水面率，將規劃區分割成至少9個區域，每個區域內均設有測量溫濕度的站點；

3)基于研究區測試數據建立回歸模型，建立容積率、建筑密度、水體、綠化覆蓋率、硬化地面的回歸方程；根據典型天氣測試結果和回歸參數，利用灰色神經網絡CA模型，進行模型訓練和檢驗，合格后輸出的結果即為模擬預測規劃方案的熱島效應。

2.根據權利要求1所述的城市規劃方案熱島模擬預測方法，其特征在于：步驟2)中核密度的計算以空間上某一點為核心，以一定距離范圍內容積率、建筑密度、水體、綠化覆蓋率、硬化地面率總面積與用地面積的比值來表示，計算公式為：

其中：K()為核密度方程；w_i為空間i的權重值，采用二值表示；A為濾波窗口的面積，h為空間作用的閾值范圍，n為閾值范圍內的像元數，d為數據的維數。

3.根據權利要求2所述的城市規劃方案熱島模擬預測方法，其特征在于：所述數據的維數為二維，d＝2，計算公式(1)簡化為：

4.根據權利要求3所述的城市規劃方案熱島模擬預測方法，其特征在于：所述步驟3)具體為：

S1、提取熱島的模擬五個空間變量，以熱島強度為因變量，構建CA模型的自變量影響因素，建立硬化地面、容積率、建筑密度、綠化覆蓋率、水面率的單因素對熱島效應的回歸模型；

其中熱島強度的計算方法為：將某一時刻，某一空間位置的城市溫度和郊區農村平均溫度的差值，作為在某一時刻該位置的熱島強度，計算公式為：

式中：空間位置ij上某一時刻的熱島強度用ΔT_ij表示；空間位置ij上的地表溫度則用T_ij表示；是郊區農村點的平均溫度；

S2、確定CA模型的元胞、鄰域參數設置方案；確定四邊形為元胞形狀，根據數據選定分辨率，最大分辨率為15米；元胞鄰域定義采用擴展摩爾型：N_Moore＝{v_i＝(v_ix,v_iy)||v_ix-v_0x|+|v_iy-v_oy|≤r,(v_ix,v_iy)∈Z²}，根據回歸模型，預測硬化地面、容積率、建筑密度、綠化覆蓋率、水面率的單因素對熱島的影響值t1、t2、t3、t4、t5；

S3、對網絡規則進行訓練，首先，根據單因素預測值t1、t2、t3、t4、t5建立GM(0，N)模型；然后，計算灰色預測的誤差，將誤差利用神經網絡進行模擬；最后將GM(0，N)模型預測值和神經網絡模擬預測值相加；

S4、將待預測區域的五個空間變量代入模擬訓練的CA模型，進行熱島模擬，即可得到模擬結果，CA模型為其中，元胞ij在時間t+1和t的狀態表示為和轉換規則函數用f表示，是在位置ij上鄰域的空間發展狀況，Con是總約束條件，N代表元胞數目。

5.根據權利要求4所述的城市規劃方案熱島模擬預測方法，其特征在于：所述步驟3)中各因素對熱島的影響機制參數，采取以下參數：微觀尺度：硬化地面空間敏感性尺度半徑為15m，綠化覆蓋空間敏感性尺度半徑為15m；宏觀尺度上白天，綠化覆蓋空間250m半徑敏感性最強，建筑容積率空間敏感性尺度半徑為230m，建筑密度空間敏感性尺度半徑為130m，水面率空間敏感性尺度半徑為200m。