| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究综述 | 第16-21页 |
| 1.2.1 规划决策支持模型研究进展 | 第16-19页 |
| 1.2.2 基于智能体的规划决策支持模型研究进展 | 第19-21页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第21页 |
| 1.3 研究内容与技术 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第23-24页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第24-27页 |
| 第2章 研究区和数据处理 | 第27-31页 |
| 2.1 研究区概况 | 第27-29页 |
| 2.1.1 区位条件 | 第27-28页 |
| 2.1.2 自然条件 | 第28-29页 |
| 2.1.3 经济社会条件 | 第29页 |
| 2.2 数据集及预处理 | 第29-31页 |
| 2.2.1 统计数据 | 第29页 |
| 2.2.2 遥感影像 | 第29页 |
| 2.2.3 GIS数据 | 第29-31页 |
| 第3章 城市扩展动态检测与时空过程分析 | 第31-43页 |
| 3.1 结合随机森林与GEOBIA的建设用地提取 | 第31-37页 |
| 3.1.1 随机森林算法原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 方法流程 | 第33-35页 |
| 3.1.3 提取结果 | 第35-37页 |
| 3.2 城市扩展时空过程分析 | 第37-43页 |
| 3.2.1 扩展强度分析 | 第37页 |
| 3.2.2 扩展类型分析 | 第37-38页 |
| 3.2.3 扩展时空过程分析结果 | 第38-43页 |
| 第4章 模型构建 | 第43-67页 |
| 4.1 模型框架构建 | 第43-50页 |
| 4.1.1 ABM模型概述 | 第43-44页 |
| 4.1.2 智能体及其行为规则设计 | 第44-47页 |
| 4.1.3 模型运行流程设计 | 第47-50页 |
| 4.2 面向地方政府Agent_l的建设用地适宜性评价 | 第50-58页 |
| 4.1.1 建设适宜性评价指标体系构建 | 第50-52页 |
| 4.1.2 Logistic回归分析 | 第52-57页 |
| 4.1.3 研究区建设适宜性评价结果 | 第57-58页 |
| 4.3 面向土地利用者Agent_u的建设用地适宜性评价 | 第58-67页 |
| 4.2.1 建设适宜性评价指标体系构建 | 第58-59页 |
| 4.2.2 AHP层次分析法确定因子权重 | 第59-62页 |
| 4.2.3 研究区建设适宜性评价结果 | 第62-67页 |
| 第5章 模型实现 | 第67-89页 |
| 5.1 基于智能体的城市空间扩展模拟的实现 | 第67-76页 |
| 5.1.2 城市空间扩展模拟实现 | 第67-73页 |
| 5.1.3 模型调参与精度验证 | 第73-76页 |
| 5.2 多情景模拟 | 第76-89页 |
| 5.2.1 情景设计 | 第77-79页 |
| 5.2.2 情景新增建设用地规模确定 | 第79-86页 |
| 5.2.3 模拟结果与分析 | 第86-89页 |
| 第6章 结论与展望 | 第89-93页 |
| 6.1 研究结论 | 第89-90页 |
| 6.2 创新点 | 第90页 |
| 6.3 研究展望 | 第90-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 攻读硕士期间科研情况 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |