摘要：利用回歸分析方法對蔚縣剪紙知名藝人數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，并將篩選結(jié)果應(yīng)用于元胞自動(dòng)機(jī)模擬，該方法使元胞自動(dòng)機(jī)模擬精度明顯提高。以蔚縣知名剪紙藝人分布村莊時(shí)間序列數(shù)據(jù)為研究對象做對比試驗(yàn)，首先在不考慮離群數(shù)據(jù)以及增長率對模擬效果影響的情況下，抽取兩期數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬分析并加以驗(yàn)證，正確率為60.12%，表明CA_Markov模型可以應(yīng)用于對文化景觀的模擬。然后應(yīng)用回歸分析的方法，考慮離群數(shù)據(jù)以及增長率對模擬效果的影響篩選試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行，并應(yīng)用模擬規(guī)則進(jìn)行模擬，其模擬正確率達(dá)到74.46%，預(yù)測精度顯著提高。

關(guān)鍵詞：CA_Markov；回歸分析；蔚縣剪紙；元胞自動(dòng)機(jī)；模擬精度

中圖分類號：P208；K901.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）11-2661-04

元胞自動(dòng)機(jī)（Cellular Automaton，CA）是一種仿細(xì)胞繁殖機(jī)制的非數(shù)值算法，在時(shí)間、空間、狀態(tài)上具有離散性，是一種時(shí)空相互作用的局部網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)模型。元胞自動(dòng)機(jī)具有強(qiáng)大的空間運(yùn)算能力，可以有效地模擬復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)空演化過程[1]。CA_Markov模型是元胞自動(dòng)機(jī)模型與馬爾科夫鏈模型的結(jié)合體，是一種較為常見的CA模型[2]。事物發(fā)展是一個(gè)漸變過程，數(shù)據(jù)內(nèi)部各要素相互影響，不同時(shí)期數(shù)據(jù)之間也存在著聯(lián)系?；貧w分析（Regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，是最基本的定量分析工具，很多表面看來與回歸分析無關(guān)并且似乎難以理解的數(shù)學(xué)方法，可以借助回歸分析得到簡明的解釋[3]。因此作者利用回歸分析的方法對蔚縣著名剪紙藝人時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和篩選，去除離群數(shù)據(jù)后，將篩選結(jié)果應(yīng)用于元胞自動(dòng)機(jī)模擬，以期提高CA_Markov模型的模擬精度。

指數(shù)函數(shù)回歸分析過程復(fù)雜，不易進(jìn)行分析，因此將此方程轉(zhuǎn)化為線性方程，同時(shí)對方程兩邊取對數(shù)，然后基于最小二乘法進(jìn)行線性回歸分析，回歸分析檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。圖2為線性擬合圖，圖中原始數(shù)據(jù)點(diǎn)列（菱形點(diǎn)）分布在預(yù)測值點(diǎn)列（方點(diǎn)）附近，說明預(yù)測值點(diǎn)列和原始數(shù)據(jù)點(diǎn)列匹配效果較好，其預(yù)測值與實(shí)測值標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.16，說明該數(shù)據(jù)適合線性擬合，回歸模型選取正確。

3 小結(jié)

CA_Markov模型適用于對文化景觀進(jìn)行模擬。由對照組可知，在不考慮離群數(shù)據(jù)以及增長率對模擬效果影響的情況下，平均正確率達(dá)到60.12%，說明CA_Markov模型適用于對文化景觀進(jìn)行模擬。

應(yīng)用回歸分析的方法篩選適當(dāng)?shù)哪M數(shù)據(jù)可以顯著提高CA_Markov模型模擬精度。由試驗(yàn)組可知，在考慮離群數(shù)據(jù)以及增長率對模擬效果影響的情況下，平均正確率達(dá)到74.46%，經(jīng)t檢驗(yàn)進(jìn)行算法改進(jìn)后的CA_Markov模型模擬精度有了顯著性提高。

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