使用说明
基于人工神经网络的元胞自动机（ANN- CA）特点是方法简单，无需人为确定模型结构、转换规则及模型参数，利用神经网络代替转换规则，并通过对神经网络进行样本训练，自动获取模型权重参数。
进行该步骤前应先进行人工神经网络训练。
功能入口
- 工具箱 -> 栅格分析 ->元胞自动机：基于人工神经网络的元胞自动机，将该工具拖拽到可视化建模窗口中，再双击该功能图形，该功能应连接 人工神经网络训练 算子结果。(iDesktopX)
参数说明
- 人工神经网络训练结果 ：在可视化建模中连接 人工神经网络训练 ，该过程的结果即为此参数的输入。
- 起始数据栅格 ：设置起始栅格数据集及所在数据源。
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参数设置 ：
- 空间变量栅格数据 ：添加代表影响因子的空间变量栅格数据，例如表示地形、交通等的栅格数据集。
- 迭代结果保存 ：
- 勾选 ：表示保存中间迭代结果。
- 不勾选 ：表示不保存中间迭代结果。
- 结果保存频率 ：即每隔多少次迭代输出一次结果，默认为10。
- 结果更新频率 ：即每隔多少次迭代刷新一次输出信息和图表。
- 转换数目：栅格转换数目作为模拟终止的策略，是指模拟终止时刻与初始时刻城市用地栅格数量之差。模拟过程可以使用初始时刻和终止时刻城市用地栅格变化量作为转换数目，模拟达到总量时终止模拟过程。若要进行土地利用变化预测时，应根据研究区土地利用变化趋势或设定的模拟情景来科学合理地确定转换数量。
- 迭代次数：该参数是为了防止每次迭代的转换数目不确定，而导致迭代次数过多。元胞自动机转换终止条件是转换数目，设置迭代次数，可以确定每次迭代的转换数目，该值转换数目除以迭代次数。通常CA模拟使用几十-几百次迭代。
- 是否检验结果 ：是否与终止数据进行对比。
- 勾选 ：表示需要与终止栅格数据进行对比，进而得到正确率，此时需要增加设置 终止数据栅格 的数据集及所在数据源。
- 不勾选 ：表示不需要与终止数据进行对比。
- 转变概率阈值 ：转变概率超过规定的阈值后，土地类型才会发生转变，阈值越大，变化越慢，取值范围为0-1，默认为0.75。
- 扩散参数 ：用来控制随机扰动的强度，取值在1-10范围内，值越大则计算的概率值越大。
- 栅格值数组：填写表示类别的栅格值，用逗号隔开，例如在土地利用类型栅格数据中，栅格值1代表水域、2代表森林、3代表农田、4代表城市用地，则该处应输入1,2,3,4。
- 转换规则：元胞自动机转换规则即是否可以转换为其他用地类型。设置不能转换时相当于设定该类型为限制发展区域，例如水体一般不可以转换为其他用地类型，林地、耕地等可以转换为城市用地。当输入“栅格值数值”后，该框中出现转换矩阵，勾选表示纵坐标类型可以转换为横坐标类型。
- 结果数据 ：设置结果数据集及所在数据源。
- 单击“ 执行 ”按钮，执行准备好的分析功能。执行完成后输出窗口中，会提示执行结果是成功还是失败。