顾及空间异质性的自回归模型应用研究北大核心CSCD

针对传统的空间自回归模型拟合精度较低且无法顾及空间异质性的问题,该文提出了改进的地理加权自回归模型。并以北京市住宅小区特征价格数据为例,利用探索式空间数据分析方法分析住宅价格数据的空间自相关性,探讨其时空演变特征;建立了空间自回归模型、地理加权回归模型和地理加权自回归模型,并在模型之间进行精度对比和分析。实验结果表明:北京市住宅价格具有明显的空间相关性与空间集聚特征;由于综合考虑了空间自相关性和空间异质性,地理加权自回归模型不仅能大幅度提高模型的拟合优度和解释能力,还能更好地揭示住宅价格的空间变化规律,为数据的空间探索提供了新的方向。     

逐步回归的时空地理加权变量选取方法

针对当前建立时空地理加权回归模型采用一般的变量选择方法不考虑时间和空间因素的问题,该文提出一种基于逐步回归的时空地理加权变量选取方法。通过引入Akaike信息法则为变量的取舍准则,基于逐步回归,利用陕甘宁地区影响人口分布的变量与人口分布关系进行实际性能的实验验证。实验结果表明:该方法优于传统逐步回归法、向前引入法和向后剔除法。     

利用搜索引擎数据模拟疾病空间分布

互联网记录了人们的日常生活,对带有位置信息的搜索引擎数据进行分析和挖掘可以获得隐藏于其中的地理信息。本文通过分析中国各省流感月度发病数与相关关键词百度搜索指数之间的相关性,选取相关性较高关键词的百度指数作为解释变量,发病数作为因变量,在采用主成分分析法消除变量共线性后,分别使用普通最小二乘回归（OLS）、地理加权回归（GWR）及时空地理加权回归（GTWR）构建流感发病数的空间分布模型。模型的拟合度能够从OLS的0.737、GWR的0.915提高到GTWR的0.959,赤池信息准则（AIC）也表明,GTWR模型明显优于OLS与GWR模型。验证结果显示,GTWR模型能准确识别流感高发地区,将该方法与搜索引擎数据结合能较好地模拟流感空间分布,为空间流行病学的研究提供预测模型和统计解释。     

顾及空间异质性的自回归模型应用研究

针对传统的空间自回归模型拟合精度较低且无法顾及空间异质性的问题,该文提出了改进的地理加权自回归模型。并以北京市住宅小区特征价格数据为例,利用探索式空间数据分析方法分析住宅价格数据的空间自相关性,探讨其时空演变特征;建立了空间自回归模型、地理加权回归模型和地理加权自回归模型,并在模型之间进行精度对比和分析。实验结果表明:北京市住宅价格具有明显的空间相关性与空间集聚特征;由于综合考虑了空间自相关性和空间异质性,地理加权自回归模型不仅能大幅度提高模型的拟合优度和解释能力,还能更好地揭示住宅价格的空间变化规律,为数据的空间探索提供了新的方向。     

人群时空行为与城市昼夜人口空间集聚分析——以武汉市为例

城市是人口和资源在时空上的聚集,昼夜人群空间集聚是其中最基本、最主要、最频繁的人口时空变化模式,是理解城市复杂演变的基础微观机制。由于缺乏先进的技术手段,往往无法真实地记录和量测城市人口的个体流动与整体趋势,人们对城市昼夜人口空间集聚的了解仍然十分有限。本文基于城市人群时间地理特征,从城市大数据中挖掘并模拟城市人群的社会时空行为,在此基础上计算并分析城市昼夜人口集聚时空分布。对武汉市主城区的昼夜人口集聚分析表明：(1)人口密度与分布面积具有幂律关系,符合Clark模型;(2)傅里叶变换可有效地揭示人口分布空间变化的主方向和延伸程度;(3)中心城区夜间人口较白天人口分布更为集聚,研究区昼夜间人口流动主要以城区内部流动为主。归纳出城市昼夜人口集聚差异具有5种模式：交通线、三明治、光晕、椒盐和单体模式,这些模式与城市演化及空间格局有密切关系,其中交通线模式是研究区人口昼夜差异最大的一种模式。     

SuperMap GIS地理加权回归模型研究与实现

地理加权回归分析是对普通线性回归模型的扩展,将空间数据的地理位置嵌入线性回归参数之中,以此来研究空间关系的空间异质性或空间非平稳性,属于局部空间分析模型.通过地理加权回归分析可以确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系,局部区域的参数估计可以得到地理空间存在的不同空间关系,核函数的选取规则和带宽参数的验证方法也是本文研究的内容.     

一种协同时空地理加权回归PM2.5浓度估算方法

针对PM2.5浓度估算中时空特征考虑不足和样本量较少的问题,该文将协同训练和时空地理加权回归相结合,提出了协同时空地理加权回归。采用两个不同参数的时空地理加权回归模型作为回归器,利用一个回归器训练另一个回归器的未标注样本,选择最优结果作为标注样本加入标注样本,通过不断学习扩大标注样本量提升模型的回归性能。以京津冀地区2015年3-7月的PM2.5浓度数据为实验数据,利用气溶胶光学厚度产品、温度、风速和相对湿度进行建模,采用不同核函数的时空地理加权回归作为对比方法进行实验。结果显示,协同时空地理加权回归性能比基于Gauss核函数时空地理加权回归提升了10%,比基于bi-square核函数时空地理加权回归提升了6.25%,证明该文方法能够提升时空样本数量不足时的PM2.5浓度估算精度。     

路网距离约束的GTWR模型应用——以北京市房价为例

针对传统地理加权回归方法无法解决时空非平稳性的问题,该文提出了一种路网距离约束的时空地理加权回归方法。引入时间特性,进一步把握了不同因子在时空维度影响的分异性;以路网距离度量约束,提高模型解释力。以北京市城6区1980—2015年的1 632个住宅小区特征价格数据为例,通过与直线距离约束的常规地理加权回归方法等进行比较,采用各模型的AIC与拟合优度等指标对模型置信水平高低进行评价。实验结果表明,路网距离约束的地理加权回归模型不仅能够提高模型的拟合精度,还能更好地揭示房价在时间与空间方面的变化规律。     

京津冀地区PM2.5/PM10浓度时空分布监测与分析

针对京津冀地区多年来重工业较多、结构性污染突出等问题,该文充分利用多期扬尘地表和工业企业污染源、交通网络、地理国情地表覆盖数据、气象和地形数据,结合MODIS AOD产品和环境监测数据,采用主成分分析和最佳子集回归方法优选预测变量,构建估算PM2.5和PM10浓度的地理加权回归模型,实现京津冀地区2013、2015和2017年PM2.5/PM10年均浓度空间分布模拟制图,分析PM2.5/PM10年均浓度时空分布。实验结果表明,PM2.5和PM10浓度估算模型的决定系数R2分别为0.76和0.86,平均相对预测误差分别为10.87%和13.54%。     

GBGWR模型在降水量空间分布模拟中的应用

近年来,我国大部分地区屡遭洪涝与干旱两种自然灾害侵袭,对重洪涝干旱区域进行空间插值具有重要的意义。针对传统地理加权回归（GWR）模型建模过程中模型识别和参数估计易受观测值异常点影响的问题,本文提出了一种基于吉布斯采样的贝叶斯地理加权回归（GBGWR）方法。运用基于吉布斯采样的马尔可夫链蒙特卡罗贝叶斯方法,估计地理加权回归模型参数,通过平滑函数降低观测值中异常点位数据,最后对湖南省1985-2015年35个观测站点的降水观测数据进行了空间分布模拟。试验结果表明,本文提出的方法相较于GWR模型性能提高了19.8%,相较于BGWR模型性能提高了8.2%,该方法可以有效降低异常值和"弱数据"对回归结果的影响,能够更加真实地模拟湖南省降水量的空间分布。