Toward integration of Bayesian networks with geographic information systems and complex systems theory for urban land use change modelling
Notice bibliographique
Résumé
Human-initiated land use change is the most significant factor behind the loss of agricultural and forested areas, thus global climate change. It is important to understand the reasons behind land use decisions as it is to understand their consequences. Empirical observations and controlled experimentation are not usually feasible methods for studying this change. Therefore, researchers have employed complex systems theory (or complexity theory) to help them understand and model dynamic land use change process in cities. Cellular automata (CA) theory and agent-based modeling have widely applied in land use change modelling. CA models can easily model spatial process that is changing over time, and can handle fine scale dynamics of these spatial processes. Agent-based models (ABMs) excel at relating the heterogeneous behaviour of agents with different information, different decision rules, and different situation to the macro behaviour of the overall system. While both have advantages, they have a number of challenges when applied to land use change. One of the aims of this dissertation is to develop novel modelling approaches that integrate geographic information systems (GIS), CA and ABMs with Bayesian Networks (BNs) for overcoming limitations in the modelling process by significantly reducing the tedious work in defining parameter values, transition rules and model structures. As the use of land use models in planning is not widely accepted and not trusted fully by the urban planners, the other aim is to link land use models with planning support systems (PSS), especially to use enhanced ABMs in PSS. Therefore, the proposed modelling approaches were applied to assist in understanding the patterns and controls of land use change both spatially and temporarily for the Metro Vancouver region. They were used to analyze the effects of planning decisions in accordance with the sustainable development point of view.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».