稳健度量选权迭代的地理加权回归研究

针对地理加权回归参数估计采用最小二乘方法,最小二乘估计易受离群值影响,导致地理加权回归模型并不稳健的问题,该文提出基于稳健度量选权迭代的地理加权回归分析方法,核心思想是通过标准化残差构造权重函数,通过迭代加权降低离群值对回归模型参数估计的影响。利用模拟数据与真实数据进行试验,分别与GWR、RGWR进行对比分析,以MSE、MAE为指标进行性能评价。模拟数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升9.29%和8.34%;真实数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升63.88%和38.45%。试验表明:该方法可改善粗差存在环境下地理加权回归模型参数估计精度,提升模型拟合效果。     

基于IGGⅢ的地理加权回归模型研究

针对离群值存在时地理加权回归模型拟合效果较差的问题，本文提出了基于IGGⅢ的地理加权回归方法。核心是采用IGGⅢ方案中的权函数计算权重矩阵，将权因子用于地理加权回归参数估计模型。利用模拟数据和真实数据与GWR、ACV-GWR进行对比试验，以MSE、MAE和R²作为指标对结果进行评价。模拟试验结果显示，IGGⅢ-GWR比GWR性能分别提升了51.14%、23.77%、28.4%，比ACV-GWR分别提升了49.96%、22.57%、27.1%；真实试验结果显示，IGGⅢ-GWR比GWR性能分别提升了12.65%、7.44%、0.37%，比ACV-GWR分别提升了11.85%、6.96%、0.34%。试验结果表明，基于IGGⅢ的地理加权回归可提高模型的抗差能力，拟合效果更好。