基于UPlan的规划支持系统应用研究
基于OSU技术的OTN网络规划分析

图1 政企OTN网络架构图2 传统OTN技术的不足(1)管道弹性不足:当前OTN最小管道为ODU0 (1.25 Gbit/s),现网存在大量为STM-1/4/FE等低速率业务,如果采用ODU0承载,会存在带宽利用率不足,带宽浪费等问题。
(2)管道连接数少:以ODU4为例,当前OTN最小管道为ODU0,最大只能承载80个管道。
(3)管道时延相对较大:由于当前OTN的所有通道颗粒都是基于帧格式传输,在每一个站点,经过交换网之后,需要将交换后的数据重新对齐,然后组装成ODUk的帧格式,导致OTN端到端传输时延相对较大。
(4)带宽调整不灵活:当前OTN仅支持有损调整,即在不删除业务的情况下,短暂中断业务,然后实现端到图3 OSU基本接口结构OSU在复接映射路径上做了优化,客户侧信号既可OSUflex封装映射到ODUflex上,也可以直接映射ODUCn上,灵活匹配不同业务带宽需求。
路径1:OSUflex over ODUflex:与现有OTN ;路径2:OSUflex over ODUCn:全新OSU网络图5 OSUflex帧结构通用开销:4字节,定义OSUflex的通用开销。
映射开销:2字节,映射开销和映射的业务类型相关,并根据承载业务的需求不同,设定不同的开销功能。
CRC8:1字节,CRC校验范围为帧头。
图8 原路径无损带宽调整客户侧接入业务带宽和OSUflex管道带宽大小相同,客户侧带宽需求增大,需要调整带宽,具体步骤如下。
(1)网管向所有网元下发带宽调整预配置。
(2)网管向源网元下发带宽调整命令,源网元调整,并向下游转发带宽调整OAM帧,端到端调整OSUflex带宽。
(3)调整客户侧接入业务带宽。
3.2 OSU技术优势3.2.1 OSU技术与SDH相比OSU作为下一代光传送技术,与SDH相比具有四大关键价值,如表1所示。
表1 OSU技术与SDH对比表项目SDH(EoS)管道容器容器速率固定:VC-12/VC-3/VC-4,最小2 Mbit/s。
模拟环境下AUV路径规划研究

模拟环境下AUV路径规划研究自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,缩写为AUV)是一种具有自主感知、自主控制和自主作业能力的水下机器人,其特点是能够在无人为操控的情况下,实现复杂环境下的海洋勘探、海洋生态监测、水下作业等任务。
其中路径规划是AUV的重要技术之一。
基于模拟环境的AUV路径规划研究,对于提高AUV的自主控制性能和适应复杂海洋环境的需求具有重要意义。
一、AUV路径规划技术概述AUV路径规划是指根据预设的目标和环境条件,自主规划水下机器人的行驶路线、控制其行驶方向和速度、实现自主避障和自主纠偏等能力。
路径规划技术是实现AUV自主控制的核心技术之一。
常见的AUV路径规划方法包括启发式搜索算法、模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法等。
其中启发式搜索算法是目前应用最为广泛的路径规划方法之一。
二、基于模拟环境的AUV路径规划研究基于模拟环境的AUV路径规划研究是指利用计算机仿真技术,构建封闭的水下环境模拟器,进行AUV路径规划算法的验证和优化。
通过基于模拟环境的AUV路径规划研究,可以有效从根本上解决海洋环境下对于AUV测试与验证的诸多限制,为更加稳定、可靠和高效的AUV路径规划算法的设计提供保障。
三、模拟环境下AUV路径规划算法研究进展1.反跟踪路径规划算法:该算法是基于模拟环境的AUV路径规划核心算法之一。
通过模拟环境中的障碍物及水流情况,利用反向遍历算法规划出AUV的路径。
2.动态权重启发式搜索算法:该算法是基于启发式搜索算法的改进,利用建模技术和预测方法构建出更为准确的环境模型和目标模型,实现对AUV和环境的更为智能的预测和调整。
3.基于多目标优化的遗传算法:该算法利用模拟环境中的实际环境数据,将路径规划问题转化为多指标优化问题,通过采取多种适应度函数和遗传操作,实现AUV路径规划的多策略优化。
四、未来的发展展望未来,基于模拟环境的AUV路径规划将进一步发展和成熟。
能源系统规划优化基于智能算法研究

能源系统规划优化基于智能算法研究随着全球经济的快速发展和人口的增长,对可持续能源的需求越来越大。
为了满足这一需求,能源系统规划优化成为关键任务。
智能算法作为一种高效且灵活的方案,被广泛应用于能源系统规划优化研究中。
能源系统规划优化的目标是寻找最佳的能源组合和系统配置,以满足不同能源需求、降低碳排放、提高能源利用效率以及减少能源成本。
常见的方法包括线性规划、混合整数规划和遗传算法等。
然而,这些传统算法在处理复杂的大规模问题时存在一些局限性,如计算速度慢、无法处理非线性问题。
智能算法作为一种最优化方法,可以通过模拟生物进化、粒子群优化、模拟退火等方式搜索最佳解决方案。
智能算法具有自适应性、并行性和鲁棒性等优点,可以有效地解决能源系统规划优化问题。
以下将介绍三种常用的智能算法在能源系统规划优化中的应用。
第一种智能算法是遗传算法。
遗传算法是模拟达尔文进化理论中的基因传递和自然选择过程的计算模型。
在能源系统规划优化中,遗传算法可以通过产生和改进候选解决方案的群体来搜索最佳解决方案。
通过选择、交叉和变异等操作,遗传算法可以不断改善解决方案的质量,使能源系统达到最佳配置。
该算法在处理复杂的能源系统规划问题时表现出色,具有较好的适应性和全局搜索能力。
第二种智能算法是粒子群优化算法。
粒子群优化算法是受到鸟群或鱼群觅食行为启发而提出的一种优化算法。
在能源系统规划优化中,粒子群优化算法将候选解看作是一群“粒子”,通过模拟粒子在解空间中的搜索和跟随集体最优解的行为来搜索最佳解决方案。
粒子群优化算法具有收敛速度快、计算简单的优点,特别适用于规模较小的问题。
第三种智能算法是模拟退火算法。
模拟退火算法是受到固体退火过程中原子结构重新排列的启发而提出的一种全局优化算法。
在能源系统规划优化中,模拟退火算法通过随机选择候选解决方案以及接受与当前解决方案相邻的更优解决方案的概率来搜索最佳解决方案。
模拟退火算法具有较好的全局搜索能力和适应性,可以有效地找到复杂能源系统规划优化问题的最优解。
城市规划智能优化与决策支持系统设计

城市规划智能优化与决策支持系统设计随着城市化进程的加速,城市规模不断扩大,城市发展问题也日益复杂多变。
为了实现城市的可持续发展,并提高城市规划的科学性和准确性,设计一套城市规划智能优化与决策支持系统成为当今城市发展的重要任务之一。
一、系统架构设计城市规划智能优化与决策支持系统需要建立一个完整的架构,在整个流程中实现信息的高效传递和数据的智能分析。
系统架构应包括以下组成部分:1. 数据采集和处理模块:收集城市规划方面的各类数据,如地理信息、人口分布、交通状况、环境指标等,并对数据进行处理和整合,确保数据的准确性和完整性。
2. 智能算法和模型模块:通过建立合适的模型和算法,对采集到的数据进行智能分析,实现城市规划过程中的决策支持。
包括城市发展模拟、规划优化、交通流量预测等方面的模型和算法。
3. 可视化展示模块:将智能分析的结果以直观、可视化的方式展示给用户,帮助用户更好地理解和评估城市规划方案的优劣,为决策提供参考依据。
4. 用户交互界面:设计友好、易于操作的用户界面,方便用户进行系统操作和查询相关信息。
用户可以通过此界面进行规划方案的制定和优化等操作。
二、功能设计城市规划智能优化与决策支持系统的设计应包含以下基本功能:1. 数据管理功能:实现对城市规划相关数据的采集、存储和管理。
根据不同的数据来源和类型,建立相应的数据库和数据仓库。
2. 规划方案制定功能:提供规划方案制定的功能模块,用户可以通过输入相关的限制条件和要求,生成满足条件的城市规划方案。
3. 规划方案评估功能:通过合适的模型和算法,对规划方案进行智能分析和评估。
综合考虑城市发展需求、环境保护和资源利用等因素,给出规划方案的优化建议。
4. 规划方案优化功能:对已有的规划方案进行优化处理,找到最佳的解决方案。
利用智能算法和模型,对规划方案进行调整和改进,提高规划的科学性和可行性。
5. 决策支持功能:根据智能分析的结果,提供决策支持,帮助决策者做出明智的决策。
基于知识的系统在工程项目施工计划中的应用探索

基于知识的系统在工程项目施工计划中的应用探索
张谦
【期刊名称】《管理信息系统》
【年(卷),期】1997(000)004
【摘要】基于知识的计算机辅助工程项目计划系统是国内外研究多年的问题。
虽然有许多相关的成果,但不理想。
Smart Pro原型的研究和开发从新的角度进行了探索,分析和概括工程计划知识的组成和形式。
利用关系数据库有目标查询的方法实现了知识的搜索,并能使系统的运行大幅度提高效率。
系统开发环境合理选择为进一步开发相关高级功能提供了可能。
【总页数】5页(P55-59)
【作者】张谦
【作者单位】深圳大学建设监理研究所
【正文语种】中文
【中图分类】F284
【相关文献】
1.国家973计划中重大气象科研成果的应用实践探索 [J], 王德英
2.平台+多元化培养模式在卓越计划中的应用研究与探索 [J], 倪骁骅;葛友华;周海;于建业;袁健
3.水电建设工程项目施工用电系统接地方式的探索 [J], 房大成;孔繁臣;韩四保;王兴隆
4.基于知识管理系统的网络资源库体系结构探索 [J], 周杰;张淑琴
5.基于知识管理的高校考务管理系统的探索与实现 [J], 彭亮亮
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决策支持系统在企业资源规划中的应用

决策支持系统在企业资源规划中的应用随着技术的发展和信息的爆炸增长,企业在面对复杂的决策问题时常常感到困惑。
而决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)的出现,则为企业提供了有效的帮助和决策支持。
本文将探讨决策支持系统在企业资源规划中的应用。
一、背景介绍企业资源规划(Enterprise Resource Planning,简称ERP)是指利用信息技术和管理思想,将企业内外的资源进行整合和优化,实现资源的高效配置和利用。
而决策支持系统则是一种通过数据分析和决策模型,协助管理者进行判断和决策的信息管理系统。
两者结合起来可以为企业的决策提供全面、准确、及时的支持。
二、决策支持系统在企业资源规划中的作用1. 数据分析和决策模型决策支持系统通过收集、整理和分析大量的数据,构建相应的决策模型,为企业资源规划提供了科学的依据和决策支持。
例如,在企业的生产计划中,决策支持系统可以通过分析历史销售数据和市场状况,预测未来的销售趋势,并据此制定合理的生产计划。
2. 实时监控和反馈决策支持系统还可以实时监控企业各个环节的运行状况,并及时反馈给管理者,帮助其做出迅速的决策。
例如,在企业的物流管理中,决策支持系统可以实时跟踪货物的运输情况,一旦发现问题,立即通知管理者并提出相应的解决方案。
3. 多元化决策支持决策支持系统的应用不仅局限于某一个特定领域,而是可以根据企业不同的需求,提供多元化的决策支持。
例如,在企业的人力资源管理中,决策支持系统可以通过对员工绩效和培训情况的分析,为企业提供优化组织结构和人才培养的决策建议。
三、决策支持系统的挑战和应对策略决策支持系统在企业资源规划中的应用虽然带来了很多好处,但也面临一些挑战。
一是数据的准确性和完整性,如果数据质量不高,系统提供的决策支持就会出现偏差。
因此,企业需要加强数据的质量控制,确保数据的准确性和完整性。
二是系统的可用性和易用性,如果系统复杂难用,员工可能无法正确使用和理解其提供的决策支持。
系统科学方法在城市规划决策支持优化中的应用

系统科学方法在城市规划决策支持优化中的应用城市规划是一项复杂而重要的任务,它涉及到城市的发展、环境保护、资源利用等多个方面。
为了能够更好地进行城市规划决策,许多研究者开始运用系统科学方法来提供决策支持和优化。
系统科学方法是一种综合运用数学、统计学、计算机科学等多学科知识的方法,它的核心思想是将一个复杂的系统看作是由多个相互关联的部分组成的整体。
在城市规划中,城市可以被看作是一个复杂的系统,包括了人口、土地利用、交通、环境等多个要素,它们之间相互关联、相互影响。
因此,运用系统科学方法可以更好地理解和分析城市规划问题。
首先,系统科学方法可以帮助城市规划者进行城市规划环境评估。
城市规划环境评估是评估城市规划方案对环境的影响程度。
传统的评估方法往往只考虑单一环境要素,如空气质量、噪音等,而系统科学方法可以将多个环境要素进行综合评估。
例如,可以通过建立城市规划环境评估模型,将空气质量、噪音、交通拥堵等因素综合考虑,评估出不同规划方案对环境的综合影响,从而为城市规划决策提供科学依据。
其次,系统科学方法可以帮助城市规划者进行城市交通规划。
城市交通规划是城市规划的重要组成部分,它关系到城市的交通流动、交通拥堵等问题。
传统的交通规划方法往往只考虑交通网络的布局和道路容量等因素,而系统科学方法可以将交通系统看作是一个复杂的系统,综合考虑交通需求、交通流量、交通设施等多个因素。
例如,可以通过建立城市交通规划模型,将人口分布、出行需求、交通设施等要素进行综合分析,优化交通网络的布局和交通流量的分配,从而提高城市交通的效率和便利性。
另外,系统科学方法还可以帮助城市规划者进行城市土地利用规划。
城市土地利用规划是城市规划的核心内容之一,它关系到城市的用地结构、用地强度等问题。
传统的土地利用规划方法往往只考虑土地的功能分区和用地强度等因素,而系统科学方法可以将土地利用看作是一个复杂的系统,综合考虑土地资源、人口分布、经济发展等多个因素。
UUV在线路径规划技术现状及发展趋势

UUV在线路径规划技术现状及发展趋势UUV在线路径规划技术是UUV研究领域中的一个重要部分。
本文首先综述国内外UUV路径规划的发展现状,然后从使用不同计算方法的角度,分别从传统规划法、智能规划法和几何规划法,综述了UUV实时路径规划技术的研究现状和特点,指出了各种方法的优点和不足。
采用流函数法为UUV在复杂海洋环境下进行实时的航路规划。
最后,展望了UUV路径规划技术的发展趋势。
标签:UUV;路径规划;趋避;传统规划;智能规划0 引言在UUV的研究技术中,在线路径规划技术是完成其导航的一个重要环节。
典型的路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中,按照一定的评价标准(行走路线最短、所用时间最少等)为机器人寻找一条从起点到终点的运动路径,让机器人在运动过程中能安全、无碰撞地通过所有的障碍物。
因而路径规划问题又可以称为避碰规划问题。
在线路径规划问题就是UUV的实时路径规划问题,又称局部路径规划。
文中从使用不同计算方法的角度,介绍了机器人路径规划技术的现状、特点及发展趋势。
1传统规划方法1.1 可视图法可视图法把UUV看作一点,将UUV、目标点的各顶点进行组合连接,并保证这些直线均不与障碍物相交,这就形成了一张图称为可视图。
1.2 自由空间法自由空间法通常是按比例扩大障碍物,而把UUV缩小成一点,然后采用预先定义的凸多边形等基本形状构造自由空间来描述UUV及其周围的环境,并将自由空间表示为连通图,然后通过搜索连通图来进行路径规划。
此方法比较灵活,即使起始点和目标点改变,也不必重构连通图,但是算法的复杂程度与障碍物的多少成正比,且不能保证任何情况下都能获得最短路径[2]。
1.3 人工势场法人工势场法的基本思想是将UUV在环境中的运动视为一种虚拟人工受力场中的运动。
障碍物对UUV产生斥力,目标点产生引力,引力和斥力周围由一定的算法产生相应的势,UUV在势场中受到抽象力作用,抽象力使得UUV绕过障碍物。
该法结构简单,便于低层的实时控制,在实时避障和平滑的轨迹控制方面,得到了广泛应用,其不足在于存在局部最优解,容易产生死锁现象。
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居住和商业。一旦用户决定将哪些地块 排除在外 ,模 型将添
加 排 除 格 网 ,从 而 产 生 ~ 个 “ 版 ” 。 在 这 种 情 况 下 ,格 网 蒙 单 元 的值 并 不 重 要 ;只 是 有 一 个值 使 得 栅 格 单 元 成 为 蒙 版 的
一
部分。
一
些 像 动 植 物 保 护 区 ,百 年 一 遇 洪 泛 区 和 农 田等 的 地
性的统计 资料 ); 对未来最有可能性的状况 的推测 ; 对未来期望状况的指示与相应 的政策需求 ( 测试 这些政 策的集合效应 ) 3UPa 的应 用实例 . ln
U l 最 初 运 用 于 美 国 / f # 尼 亚 的 圣 华 金 河 峡 谷 地 带 Pn a J  ̄g uJ
去几年 中发展迅 速,现最新的版本是UP n .。 l 26 a
U l 的 目标 是 建 立 这 样 一 个 模 型 pn a 该 模 型 能够 利 用 输
块 , 它们 的发 展 代 价 高 ,这 些 称 之 为 限 制 发 展 区 域 。 用 户 可
以设定缓冲区域和权重值 ,说明哪个程度的发展并不鼓励。
一
入的不 同土地利用类型来反映城市 的发展状况。该模型不需 要用历史数据进行校正 ,因为它是用于对未来情景的推测。
但 是 ,该模 型 需 要 有 能 表 示 现 有城 市 、 当地 土地 利 用 总体 规 2 u +  ̄ 其 他 相 关 的 自然 和 已建 立 特 征 的 用 以定 义 该 模 型 的精 细 J 网 格 数 据 。 为 了 使读 者 易 于理 解 ,它 必 须 是 确 定 性 的 和 基 于
地。
U l 26 有 默 认 的 分 配 规 则 。 恰 恰 相 反 ,UP n .要 P n .没 a l 26 a 求 用 户 自 己建 立 U l 的 县 域 总体 规 划 的 土 地 利 用 分 类 与 实 Pn a
要 输入每住 户的劳动力数量 ,每就业种类的Байду номын сангаас动力百分比和 每个劳动力所需的平均面积 ,用来决定工业和商业所需消耗
的大小和为每个缓; 中区设定一个吸引力权重值。缓 参数适 中
用 于 每 个 吸 引栅 格 ,并 且 栅 格 单 元可 以叠 加 形 成 一 个 复 合 的
改 善 和 土 地 利 用 政 策 的 影 响 ; 第 二 个 子 模 型 是 县 域 的 UP n 型 。 这 个 子模 型 用 于 反 映 住 宅 和 就 业 增 长 的 空 间 分 l模 a
( a o q i V ly)。该 项 目应 用 U l ,对 美 国 圣 华 金 S nJ a un ae l Pa n
许所有参与者进行快速判断 ,这种方式极有利于谈 判,增进
规划 的公众参与。可用于会议上的实时分析 ,创造一个详细
的实 时话 语 。
目前UP n l 在美国的应用 比较 多 ,根据 本人搜集到 的资 a 料 ,还 未有其在 中国的运用 实例 。鉴 于对 U l 模 型结构与 Pn a
U i 为例 进 行 介 绍 。 Pa n
吸引力大小是 由土地利用集群进行缓冲和加权进行计算
的。 土 地 利 用 集 群 有 四个 组 :工 业 ,高 密 度 商 业 和 低 密 度 商
业 ,高密度住宅和 中密度住宅。土地利用集群的吸引力各不 相 同,并且任一土地利用集群的吸引力对其他土地利用类型
旦吸引 网格和蒙版网格生成 ,模型将叠加两种网格 ,
规则 的。显 然 ,分配规 则必须 模拟 土地市 场。最 为重 要 的 是 ,该模 型必须价格低廉并且适用于郡县、都市区、汇水区 和生物区。这些 目标指导 了模型设计 ,使其易于使用并且有
利 于 帮助 规 划 师和 公 民团体 的工 作 。 2UPa 结构 与 功 能 . ln U ln 型 计 算 土 地 消 耗 量 是 基 于 用 户 指 定 的人 口统 计 Pa 模 量 和 转 化 为 每 类 型 土 地 利 用 类 型 所 需 消 耗 的 英 亩 数 。 为 了确 定 未来 住房 所 需 的 面 积 ,用 户 需指 定 每 户 的 人 口数 ,每 种 密 度 类 型 住 户 所 占百 分 比和 每 种 密 度 类 型 的 平 均 数 量 ,同 时 需
止发展 区域 ,包括像河湖水域、公共开放空间、建成区等。 用户也可 以设定城市的空置率 ,而这些地块不能用于工业、
未来 土地利 用 的模 式 ,于2 0 年 由S aa i 和J h so 在 00 h b z n o n tn a
美 国 戴 维 斯 加 州 大 学 ( CD vs) 境 信 息 中 心 (C ) U ai 环 IE 开 发 , 由加 州 大 学 交 通 研 究 中心 、加 州 能 源 委 员 会 、美 国能 源 部 、 美 国 农 业 部 、 美 国 加 州 州 立 大 学 圣 荷 西 峰 田研 究 所 和 加 州 运输 部 共 同资 助 建设 。 UP n l 的最 初 版 本 是 U l 1 ,在 过 a Pa . n 2
者给 出过 不同的定义。龙瀛 、毛其智对 P S S 的定义进行 了整
合 ,即P S 一系列 计算机软件工具 的集合 ,它是与计算机 S是
软 硬 件 技 术 同步 发 展 的 ,主 要 建 立 在 地 理 系统 分 析 理 论 、规 划模 型、地 理信 息技术 和可视 化等理 论和 技术 的基础 上。 P S 产 生 主 要 是 基 于计 算 机 在 城 市 规 划及 西 方 城 市 规 划 理 S的 论 的发 展 ,其 概 念 最 初 是 由 H rs 1 6 年 提 出 的 。 文 章 以 ar 于 9 0 i
河 山谷地区八个郡县的七种假 设发展情 景进 行了分析评价 。
由联邦政府、州政府和 非政府机构的生物学专家选择 1 个 关 4 键 的生态要素图层作 为保护圣华金河 山谷地 区具有高价值开 敞空间的关键 因子 ,然后将 它 ̄ g 七种假设发展情景进行叠 fu j
加 。 结 果 显 示 ,对 生 态 影 响最 小 的 是 紧凑 型 发展 情 景 , 即情 景3 ;情 景4 ( 要 农 田保 护 ) 1 个 关键 生 态 因子最 具 削 减 主 对 4
功 能 的分 析 , 以及 对 其 相 关 应 用 实 例 的研 究 ,可 见 该 模 型 具 有 简 单 、灵 活 多样 、 易于 联 合 、 扩 充 等特 点 。 中 国高 速 的城 市 化 道 路 ,无 序 的城 市 化 扩 张 造成 的 各 种城 市 发 展 问题 、生 态 环 境 问 题 等 也 是 急 需 UP n 样 的 规 划 支 持 系统 对 城 市 土 l这 a
的分 配 没 有影 响 。 22 .限制 发 展 和 禁止 发 展模 型 在任 何 情 况下 不 能 进 行 开 发 活动 的地 区 ,我 们 称 之 为禁
U l 是 基 于 Ac I9 Pn a rGS . X的基 础 知 识 和 土 地 利 用 的基 本 知 识 运 行 在 E R 的A c S .上 的 一 个 插 件 , 它 允 许 用 户 设 计 S I rGI9X
并且包含蒙版的吸引力栅格单元将转化成 “ 没有数据 ”的单
元 ,从 而 将 它 们 从 可 能 发 展 的 分 配 中移 除 。 这 个 进程 产 生 了 适 宜 发 展 的格 网单 元 ,形 成 未 来 项 目所 需 消 耗 土 地 的 分 配 模 板 。 适 宜 性 网 格 单 元 与 区 域 的 土地 利 用 总体 规 划 网格 单 元 相 叠 加 ,能 够 使 模 型 进 一 步 地 将 那 些 已分 配 的 适 用 土 地 从 网 格 单 元 中 剔 除 。 接 着 ,模 型 将 分 配 未 来工 程 项 目所 需 消耗 的 土
宅 ,低 密度 商业 ,中密度 住宅 ,低 密度 住宅 和极低 密度 住
宅。
U l 的功能主要 由3 Pa n 个功能子模型所构成 。第一个子模
型 是 区 域 的 UP n 型 , 它将 在 规 划 上 有 合 作 并 具 有 紧 密 经 l模 a
济 联 系 的郡 县 作 为 一 个 区域 ,用 来 测 试 区 域 交 通 基 础 设 施 的
的 土地 。 该 模 型 从 运 行 分 配 路 线 中 生成 对 每 类 土 地 利 用 种 类 所 需 土地 英 亩 数 的表 格 。 UP n l 主要 由三 个模 块 组 成 : a 21 展 吸 引 力模 型 .发 像 接 近 高 速 公 路 通 道 等城 市 区域 和 交通 设 施 的开 发 区 , 未 来 将 得 到 很 好 的 发 展 。 每 个 开 发 区 的 吸 引 力 范 围 是 用 户 所 指 定 的 缓 冲 区大 小 ,用 户 可 以指 定 缓 冲 区的 数 量 、缓 冲 间 隔
4Upa 在 中 国城 市 的 适 用性 分 析 . ln U l 是 非盈 利 性 的运 行 在 Ac I9X 的 一 个插 件 ,使 Pa n rGS 上
配 ,在县域 范 围内模拟 人 口分 1 g 就业 增长 的土地 利用 需 2u 求 ;第三个子模型是县域子区域的模型。这是一个 “ 分配一 转化 ”的模型 ,用于反映县 域子区域层 次的居住和就业 的空
际土地利用类型的关系。并且用户可以测试任何 土地 用途 变 化 带来 的影 响 ,例如 提 高 密度 分区 或者 是 降 低 密度 分区 等 。
U l 以最 高 值 的栅 格 单 元 开 始 分 配 未 来 的 发 展 用 地 。 Pn a 当 比较 高 值 的 栅 格 单 元 被 分 配 完 ,模 型 将寻 找 下 一 个相 对 低 值 的 栅 格 单 元 ,直 到 所 有 项 目所 需 的 土 地都 被 分 配 完 。模 型 默 认 以 工 业 用 地 分 配 为 开 始 ,接着 为 高 密度 商业 , 高 密度 住
地利用 、城市发展方 向进行量化地研 究 ,并 为各种城市发展 政 策的制定提供科 学地 指导 ,而 U l 在这 些方面有 着独特 Pa n