| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第15-27页 |
| 1.1 选题背景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第16-21页 |
| 1.2.1 “自上而下”的城市空间增长模型研究 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于元胞自动机的城市空间增长模型研究 | 第17-18页 |
| 1.2.3 基于多智能体的城市空间增长模型研究 | 第18-20页 |
| 1.2.4 研究现状评述 | 第20-21页 |
| 1.3 研究内容、意义与技术路线 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第22-23页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第23-24页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第24-27页 |
| 第二章 研究区与数据处理 | 第27-35页 |
| 2.1 研究区概况与数据源 | 第27-30页 |
| 2.1.1 研究区概况 | 第27-28页 |
| 2.1.2 数据源 | 第28-30页 |
| 2.2 数据预处理 | 第30-35页 |
| 2.2.1 遥感影像预处理 | 第30-31页 |
| 2.2.2 土地利用遥感分类体系 | 第31页 |
| 2.2.3 土地利用类型分类精度评价 | 第31-35页 |
| 第三章 城市空间增长多智能体模型构建 | 第35-45页 |
| 3.1 多智能体模型介绍 | 第35-36页 |
| 3.2 多智能体行为规则设计 | 第36-42页 |
| 3.2.1 开发商Agent和政府Agent备选土地利用单元选择 | 第37-38页 |
| 3.2.2 居民Agent和工业Agent区位选择决策 | 第38-40页 |
| 3.2.3 开发商Agent和政府Agent区位转化决策 | 第40-41页 |
| 3.2.4 政府Agent模拟优化 | 第41-42页 |
| 3.3 模型运行流程设计 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 面向Agent的土地建设适宜性评价 | 第45-65页 |
| 4.1 驱动因子空间化 | 第45-48页 |
| 4.2 面向居民Agent的城镇用地适宜性评价 | 第48-53页 |
| 4.2.1 城镇用地适宜性评价指标体系构建 | 第48-49页 |
| 4.2.2 权重系数确定及评价 | 第49-53页 |
| 4.3 面向工业Agent的工业用地适宜性评价 | 第53-55页 |
| 4.3.1 工业用地适宜性评价指标体系构建 | 第53-54页 |
| 4.3.2 权重系数确定及评价 | 第54-55页 |
| 4.4 面向开发商Agent的建设用地适宜性评价 | 第55-64页 |
| 4.4.1 全局Logistic回归分析 | 第56-59页 |
| 4.4.2 GWLR回归分析 | 第59-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 模型实现与应用 | 第65-83页 |
| 5.1 城市空间增长多智能体模型实现 | 第65-68页 |
| 5.2 虚拟数据及实验结果 | 第68-70页 |
| 5.3 城市空间增长模拟 | 第70-79页 |
| 5.3.1 数据处理及模型参数设定 | 第70-74页 |
| 5.3.2 模拟结果检验 | 第74-79页 |
| 5.4 城市空间增长预测 | 第79-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 结论与展望 | 第83-87页 |
| 6.1 研究结论 | 第83-84页 |
| 6.2 创新点 | 第84页 |
| 6.3 研究展望 | 第84-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 附录：多智能体模型实现关键代码(Java) | 第93-99页 |
| 攻读硕士期间科研情况 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
