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실제 상황에서 도시 토지 이용 변화를 시뮬레이션하고 예측하기 위해 설계된 경험적 모델은 일반적으로 통계 기법을 활용하여 토지 이용 변화 확률을 계산하는 데 기반을 두고 있다. 이러한 방법들과 달리, 인공 신경망은 비모수적 접근 방식을 통해 이러한 확률을 평가하는 대안으로 나타난다. 본 연구에서는 시뮬레이션 모델에서 고려된 여러 생물물리학적 및 인프라 변수를 매개변수화하는 데 감독된 역전파 신경망을 사용한 도시 내 토지 이용 변화에 대한 시뮬레이션 실험을 소개한다. 이로부터 추정된 공간적 토지 이용 전이 확률은 확률적 전이 규칙에 기반한 셀룰러 오토마타(CA) 시뮬레이션 모델에 입력되어 사용된다. 이 모델은 상파울루 주 중부에 위치한 중간 규모의 도시 피라시카바에서 테스트되었다. 1985년에서 1999년까지의 사례 연구 도시를 위한 일련의 시뮬레이션 출력이 생성되었으며, 최상의 결과에 대한 통계 검증 테스트가 퍼지 유사성 측정을 기반으로 수행되었다.
Almeida et al. (Tue,)는 이 질문을 연구하였다.