Prediction of Formal Transformations in City Structure (Kufa as a Model) Based on the Cellular Automation Model and Markov Chains
Notice bibliographique
Résumé
The research utilizes data produced by the Local Urban Management Directorate in Najaf and the imagery data from the Landsat 9 satellite, after being processed by the GIS tool.The research follows a descriptive and analytical approach; we integrated the Markov chain analysis and the cellular automation approach to predict transformations in city structure as a result of changes in land utilization.The research also aims to identify approaches to detect post-classification transformations in order to determine changes in land utilization.To predict the future land utilization in the city of Kufa, and to evaluate data accuracy, we used the Kappa Indicator to determine the potential applicability of the probability matrix that resulted from the city's previous formal transformations.This was concluded after comparing the expected results with the data from the actual image.This study demonstrates the usefulness of cellular modelling and Markov's model in determining formal transformations in city structure.This paper contributes to identifying transformations and changes in urban structures because of the importance of this topic in the predictions of the future of cities to control and contain the negative trends of these transformations.The paper simulates spatial and temporal shifts by building a model that integrates mathematical and statistical analysis, and given the results of the Kappa index, the model's simulation capacity was excellent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».