Different Method to find Optimum Training Data in Artificial Neural Network (ANN) for Urban Growth ModelingCase Study: Sanandaj City in IRAN
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 899
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SASTECH07_039
تاریخ نمایه سازی: 30 تیر 1392
چکیده مقاله:
Different approaches have been attempted in spatial modeling. Artificial Neural network (ANN) models are knowledge-based models and fit within the regression type models of land use changes. ANNs are powerful tools that use a machine learning approach to quantify and model complex behavior and patterns. In this research we use artificial neural networks and our case study is Sanandaj .We use Landsat imagery, taken in 2000 - 2006.Our parameters in this study are: distance to principle roads, distance to residence region, Elevation, Slope, distance to faults, distance to facilities, distance to downtown and the number of urban pixels in an neighborhood with radius of 1 pixel. Finally we predict land us change for 2012
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sassan Mohammady
GIS MSc student, Dept. of Surveying and Geomatics Eng., College of Eng. University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :