Key points are not available for this paper at this time.
هدف هذه الدراسة هو مقارنة قدرات نماذج الانحدار اللوجستي والانحدار اللوجستي الذاتي والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) في قياس العلاقات بين استخدامات الأراضي ومحركاتها. بالإضافة إلى ذلك، يتم اختبار تطبيق النتائج التي تم الحصول عليها من التقنيات الثلاث في نموذج ديناميكي لتغير استخدام الأراضي (CLUE-s) لمنطقة حوض باوتشياو في تايوان. تم استخدام منحنيات الخصائص التشغيلية النسبية (ROCs) وإحصائيات كابا والتحقق من دقة متعددة الحلول ومؤشرات المناظر الطبيعية لتقييم قدرة التقنيات الثلاث في تقدير العلاقة بين العوامل المحركة واستخدام الأراضي وتطبيقها اللاحق في نماذج تغير استخدام الأراضي. توضح نتائج التحقق أنه بالنسبة لهذه الدراسة حالة، تشكل الشبكات العصبية الاصطناعية بديلاً قويًا لاستخدام الانحدار اللوجستي في النمذجة التجريبية لعمليات تغير الأراضي المكانية. توفر الشبكات العصبية الاصطناعية في هذه الحالة ملاءمة أفضل بين العوامل المحركة ونمط استخدام الأراضي. بالإضافة إلى ذلك، يظهر أن الانحدار اللوجستي الذاتي يؤدي بشكل أفضل من الانحدار اللوجستي ويقترب في الأداء من الشبكات العصبية الاصطناعية. يُعتبر الانحدار اللوجستي الذاتي والشبكات العصبية الاصطناعية مفيدين بشكل خاص عندما تكون نتائج النماذج التقليدية أكثر من غير مرضية أو عندما تكون العلاقات الأساسية للبيانات غير معروفة. تشير النتائج إلى أن تقييم تقنيات بديلة لتحديد العلاقات بين العوامل المحركة واستخدام الأراضي يمكن أن يحسن أداء نماذج تغير استخدام الأراضي.
درس لين وزملاؤه (Sat,) هذا السؤال.