| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·基于 CA、Multi-Agent 的 LUCC 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·LUCC 国内外研究现状及模型方法 | 第9-11页 |
| ·基于 CA 和 Multi-Agent 的 LUCC 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·研究思路、内容及方法 | 第14-16页 |
| ·研究思想与内容 | 第14页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第14-16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 研究理论概述 | 第18-28页 |
| ·多智能体模型 | 第18-20页 |
| ·多智能体模型概念 | 第18-19页 |
| ·多智能体模型中的环境 | 第19-20页 |
| ·多智能体模型中的交互规则 | 第20页 |
| ·元胞自动机 | 第20-24页 |
| ·传统元胞自动机 | 第20-23页 |
| ·地理元胞自动机 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络 | 第24-25页 |
| ·土地利用变化模型 | 第25-28页 |
| 第3章 滇池流域概况与数据预处理 | 第28-43页 |
| ·研究区域概况 | 第28-29页 |
| ·数据来源与预处理 | 第29-39页 |
| ·数据来源 | 第29页 |
| ·数据预处理 | 第29-39页 |
| ·研究区土地利用变化分析 | 第39-43页 |
| ·土地利用结构变化 | 第39-41页 |
| ·土地利用转移矩阵分析 | 第41-43页 |
| 第4章 CA/Multi-Agent 模型的构建 | 第43-52页 |
| ·ANN-CA 层 | 第44-48页 |
| ·ANN 模块 | 第45-47页 |
| ·CA 模块 | 第47-48页 |
| ·多智能体层 | 第48-50页 |
| ·ANN-CA 与 Multi-Agent | 第50-52页 |
| 第5章 CA/Multi-Agent 模型的实现 | 第52-65页 |
| ·模型数据准备 | 第52-54页 |
| ·模型数据处理 | 第52-53页 |
| ·数据格式转换 | 第53-54页 |
| ·模型实现 | 第54-60页 |
| ·神经网络训练 | 第54-56页 |
| ·CA 与 Agent 集成 | 第56-60页 |
| ·模型检验 | 第60-61页 |
| ·模型检验概述 | 第60页 |
| ·模型检验 | 第60-61页 |
| ·模拟预测 | 第61-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·论文结论 | 第65页 |
| ·存在问题 | 第65-66页 |
| ·研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 A：图目录 | 第70-72页 |
| 附录 B：表目录 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |