用matlab写一段CA元胞自动机预测城市土地利用类型的代码,其中神经网络训练已经完成,网络为net
时间: 2024-03-26 08:36:22 浏览: 9
好的,以下是一段用MATLAB实现的CA元胞自动机预测城市土地利用类型的代码,其中神经网络训练已经完成,网络为net:
```matlab
% 设定CA的参数
n = 50; % 网格大小
T = 100; % 时间步长
p = 0.7; % 初始建成用地比例
% 初始化CA的状态
CA = zeros(n,n);
CA(rand(n,n)<=p) = 1;
% 循环迭代CA的状态
for t = 1:T
% 根据CA的状态,提取特征向量
X = extract_features(CA);
% 利用神经网络预测下一时刻的状态
Y = net(X);
% 将预测结果转化为二值状态,并更新CA的状态
CA = (Y>0.5);
% 可视化CA的状态
imagesc(CA);
colormap(gray);
pause(0.1);
end
% 提取特征向量的函数
function X = extract_features(CA)
% 计算每个细胞周围的建成用地比例
n = size(CA,1);
p = zeros(n,n);
for i = 1:n
for j = 1:n
if CA(i,j) == 0 % 如果是空地
% 统计周围8个细胞的建成用地比例
for di = -1:1
for dj = -1:1
if (di~=0 || dj~=0) && i+di>=1 && i+di<=n && j+dj>=1 && j+dj<=n
p(i,j) = p(i,j) + CA(i+di,j+dj);
end
end
end
p(i,j) = p(i,j)/8;
end
end
end
% 将特征向量转化为一维向量
X = p(:);
end
```
这段代码中,我们首先设定了CA的参数,包括网格大小、时间步长和初始建成用地比例。然后,我们初始化CA的状态,并循环迭代CA的状态。在每个时间步长中,我们根据CA的状态,提取特征向量,并利用神经网络预测下一时刻的状态。预测结果为连续值,我们将其转化为二值状态,并更新CA的状态。最后,我们可视化CA的状态,以便观察预测效果。
在这段代码中,我们提取了每个细胞周围的建成用地比例作为特征向量。这个特征向量的设计是基于CA模型的基本原理,即每个细胞的状态受周围细胞的影响。我们通过统计周围8个细胞的建成用地比例,来描述每个细胞周围的环境。这个特征向量的维度为$n^2$,即CA的网格大小。
需要注意的是,这段代码中的神经网络训练部分并没有给出,我们假设神经网络已经训练好了,并用变量net来表示。我们将特征向量作为输入,将预测结果作为输出,利用神经网络来完成预测任务。在这里,我们假设神经网络是一个二分类器,即输出值在0到1之间,大于0.5表示为建成用地,小于等于0.5表示为空地。我们将预测结果转化为二值状态,并更新CA的状态。