土地利用空间配置的空间化遗传优化模型与算法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41371429
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    75.0万
  • 负责人：
    刘耀林
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    D0115.测量与地图学
  • 结题年份：
    2017
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Land use planning is the main means to optimize the development pattern of land and to promote rational and effective utilization of land resources. How to complete the rational allocation of regional land resources in temporal and spatial dimension and then to accomplish the optimization of land use quantitative structure and its spatial layout is the core of land use planning, which is currentlt the difficulty and the research hotspot of land science. Aimming at shortcomings in quantization, ramdomization and efficiency which are reflected when intelligent algorithms are utilized to solve problems from the field of optimization of land resources allocation, the study on the improvement of intelligent models and algorithms for spatial optimization is carried out and genetic algorithm is selected as an instance. Through studying the spatial representation of the optimization model based on GA, genetic operations combined domain knowledge and algorithm parallelization, the spatial optimization model of land resources, based on the direction of domain knowledge and spatial GA, is constucted. Wuhan is selected as the study area for model validation. To lay a theoretical and technical foundation for the intelligent optimization of regional land use structure and its spatial layout, theories and technical methods on genetic optimization, which are coupled with land use issues, are expected to be established.
土地利用规划是优化国土空间开发格局与促进土地资源合理高效利用的主要技术手段。如何实现区域土地开发、利用、治理、保护在时空上的合理配置,以解决区域在规划期内土地利用结构与空间布局优化是土地利用规划的核心,也是当前土地科学研究的热点和难点问题。针对现有智能优化模型在解决土地利用空间优化配置领域问题时存在的数值化、随机性和效率低的不足，以遗传优化算法为例，开展智能空间优化模型与算法的改进研究。研究遗传优化模型的空间化表征、遗传操作的领域知识化、算法的并行化，建立基于领域知识指导、空间化遗传算法的土地利用空间优化配置模型，并以武汉市为实验区,开展实验验证研究,以期建立一种与土地利用领域问题耦合的遗传优化理论和技术方法,为实现区域土地利用结构和空间布局智能化优化奠定理论和技术基础。

结项摘要

土地利用规划是优化国土空间开发格局与促进土地资源合理高效利用的主要技术手段。如何实现区域土地开发、利用、治理、保护在时空上的合理配置,以解决区域在规划期内土地利用结构与空间布局优化是土地利用规划的核心,也是当前土地科学研究的热点和难点问题。针对现有智能优化模型在解决土地利用空间优化配置领域问题时存在的数值化、随机性和效率低的不足，以遗传优化算法为例，开展智能空间优化模型与算法的改进研究。研究遗传优化模型的空间化表征、遗传操作的领域知识化、算法的并行化，建立基于领域知识指导、空间化遗传算法的土地利用空间优化配置模型，并以武汉市为实验区,开展实验验证研究,以期建立一种与土地利用领域问题耦合的遗传优化理论和技术方法,为实现区域土地利用结构和空间布局智能化优化奠定理论和技术基础。

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（5）
Restructuring rural settlements based on an analysis of inter-village social connections: A case in Hubei Province, Central China
基于村际社会关系分析的农村聚落重构——以湖北省为例
  • DOI：
    10.1016/j.habitatint.2016.07.007
  • 发表时间：
    2016-10
  • 期刊：
    HABITAT INTERNATIONAL
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Tian Yasi;Kong Xuesong;Liu Yaolin;Wang Haofeng
  • 通讯作者：
    Wang Haofeng
Urban Growth Modeling Based on a Game between Farmers and Governments: Case Study of Urban Fringe in Wuhan, Hubei Province in China
基于农民与政府博弈的城市增长模型：中国湖北省武汉市城市边缘区案例研究
  • DOI：
    10.1061/(asce)up.1943-5444.0000304
  • 发表时间：
    2016-06
  • 期刊：
    JOURNAL OF URBAN PLANNING AND DEVELOPMENT
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    Liu Yaolin;He Qingsong;Tan Ronghui;Zhou Kehao;Liu Gege;Tang Shuohua
  • 通讯作者：
    Tang Shuohua
PSOLA: A Heuristic Land-Use Allocation Model Using Patch-Level Operations and Knowledge-Informed Rules.
PSOLA：使用补丁级操作和知识告知规则的启发式土地利用分配模型
  • DOI：
    10.1371/journal.pone.0157728
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    PloS one
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Liu Y;Peng J;Jiao L;Liu Y
  • 通讯作者：
    Liu Y
A land-use spatial optimization model based on genetic optimization and game theory
基于遗传优化和博弈论的土地利用空间优化模型
  • DOI：
    10.1016/j.compenvurbsys.2014.09.002
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    COMPUTERS ENVIRONMENT AND URBAN SYSTEMS
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Liu Yaolin;Tang Wei;He Jianhua;Liu Yanfang;Ai Tinghua;Liu Dianfeng
  • 通讯作者：
    Liu Dianfeng
基于多智能体遗传算法的土地利用优化配置
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    袁满;刘耀林
  • 通讯作者：
    刘耀林

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其他文献

基于云模型和关联度分析法的土地
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  • 发表时间：
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    --
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  • 通讯作者：
    李德毅
非全周开口滑阀运动过程液动力数值计算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    浙江大学学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    王建森;刘耀林;冀宏;王鹏飞
  • 通讯作者：
    王鹏飞
不确定方向关系的模糊描述模型
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    俞艳;刘耀林;何建华
  • 通讯作者：
    何建华
不确定拓扑关系模糊推理
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    测绘科学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    俞艳;何建华;唐新明;刘耀林
  • 通讯作者：
    刘耀林
基于本体的土地利用数据综合研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    武汉大学学报(信息版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘耀林
  • 通讯作者：
    刘耀林

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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