✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

元胞自动机（Cellular Automata，简称CA）是一种基于离散时间和空间的数学模型，它能够模拟复杂的系统行为。在自然界中，火灾蔓延是一个复杂而又具有重要意义的现象。澳大利亚的山火灾害每年都会造成严重的损失，因此研究山火蔓延模型对于预防和应对山火灾害具有重要意义。

在元胞自动机模拟火灾蔓延模型中，每个元胞代表着一个地理位置，其状态可以是“燃烧”、“未燃烧”或“烧尽”。通过定义元胞之间的相互作用规则，可以模拟火灾在空间中的蔓延过程。这种模型能够帮助我们理解火灾蔓延的规律，从而指导山火灾害的预防和控制工作。

在澳大利亚山火蔓延模型算法原理中，首先需要确定元胞自动机的空间结构。通常可以将地理空间划分为网格状的元胞，每个元胞代表一个小区域。其次，需要定义元胞之间的相互作用规则，包括火势蔓延速度、风向风速、地形等因素。最后，通过迭代计算每个元胞的状态，可以模拟火灾在空间中的蔓延过程。

在模拟过程中，需要考虑到多种因素对火灾蔓延的影响。例如，风向风速对火势蔓延的影响很大，风向一旦发生变化就会导致火势蔓延方向的改变。地形的起伏也会对火势蔓延产生影响，山地地形容易形成“火线”，使得火势蔓延更加迅速。此外，植被的密度和干湿程度也是影响火势蔓延的重要因素。

通过基于元胞自动机的模拟，我们可以更好地理解火灾蔓延的规律，为山火灾害的预防和控制提供科学依据。同时，这种模型还可以用于预测火灾蔓延的趋势，为应急救援提供重要的参考信息。

总之，基于元胞自动机的模拟是一种非常有效的方法，可以帮助我们深入理解火灾蔓延的规律，为山火灾害的预防和控制提供科学依据。相信随着技术的不断进步，这种模型将会在山火灾害应对中发挥越来越重要的作用。

📣 部分代码

%% 

aus = load('2010120120101231');
[m,n] = size(aus);

% 根据 aus 生成森林
S = 2*((rand(m,n)<sqrt(aus)) & (aus<1));
S(aus>1) = -1;

Plight = 1e-6;    % 闪电概率
Pgrowth = 0;      % 生长概率

% 邻居方位 d 和点燃概率 p
d = {[1,0], [0,1], [-1,0], [0,-1], [1,1], [-1,1], [-1,-1], [1,-1]};
p = [ones(1,4), ones(1,4)*(sqrt(1/2)-1/2)];
% % 考虑风的情况
% d = {[1,0], [0,1], [-1,0], [0,-1], [1,1], [-1,1], [-1,-1], [1,-1], [0,-2]};
% p = [ 0.80,  0.30,   0.80,   1.00,  0.12,   0.12,    0.30,   0.30,    0.8];

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

[1] 束钰,陈全.基于元胞自动机对大型商贸场所火灾过程的模拟分析[J].天津理工大学学报, 2011, 27(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-095X.2011.01.020.

[2] LIU Chun-guang.基于元胞自动机的城市地震次生火灾蔓延模型[J].自然灾害学报, 2010(001):019.

[3] 李诚信赵良辰李东运马佳惠.基于CA系统的澳大利亚森林火灾蔓延预测模型及应急物资调度应用[J].林业调查规划, 2020, 045(005):62-69,89.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合