【摘 要】
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针对元胞自动机(CA)模型在迭代过程中误差不断累积的问题,提出了一种基于时间序列分析及Scheduled Sampling的优化CA模型(CC-TAS)来仿真种群活动区域.为克服传统CA模型固定化参数的局限,采用时间序列分析来预测参数,并利用Scheduled Sampling优化方法在实际值与模型上一阶段输出值中进行随机选择,避免误差在模拟过程中不断累积,修正了模型仿真的结果.实验结果表明:CC-TAS模型峰值误差仅为19.4％,其综合准确率达93.4％,显著改进了CA模型的相应结果.
【机 构】
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湘潭大学数学与计算科学学院,湖南湘潭 411105
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针对元胞自动机(CA)模型在迭代过程中误差不断累积的问题,提出了一种基于时间序列分析及Scheduled Sampling的优化CA模型(CC-TAS)来仿真种群活动区域.为克服传统CA模型固定化参数的局限,采用时间序列分析来预测参数,并利用Scheduled Sampling优化方法在实际值与模型上一阶段输出值中进行随机选择,避免误差在模拟过程中不断累积,修正了模型仿真的结果.实验结果表明:CC-TAS模型峰值误差仅为19.4％,其综合准确率达93.4％,显著改进了CA模型的相应结果.
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