混合时空地理加权回归及参数的两步估计

发布时间：2018-06-14 21:17

  本文选题：混合时空地理加权回归 + 时空地理加权回归　； 参考：《计算机科学》2017年03期

【摘要】：针对全局平稳特征和时空非平稳特征同时存在的现象,提出了混合时空地理加权回归方法(Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression,MGTWR),给出了MGTWR的数学定义和回归参数的两步估计。同时,介绍了调整型带宽选择机制下的权重计算方法和基于Akaike信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)的参数优化方法。采用复杂程度不同的模拟数据来测试方法的性能。结果表明,MGTWR和GTWR的R2大于0.8,能模拟全局平稳特征和时空非平稳特征的现象,但MGTWR显著优于GTWR。MGWR因无法探测时间平稳特征,模拟效果最差。此外,数据复杂程度影响MGTWR,GTWR和MGWR的性能,数据越简单模拟效果越好。
[Abstract]:Aiming at the phenomenon that the global stationary feature and the spatio-temporal non-stationary feature exist simultaneously, a mixed spatio-spatial geo-weighted regression method is proposed. The mathematical definition of MGTWR and the two-step estimation of regression parameters are given. At the same time, the weight calculation method based on the adjusting bandwidth selection mechanism and the parameter optimization method based on Akaike information criterion are introduced. The performance of the method is tested using simulated data of varying complexity. The results show that the R2 of MGTWR and GTWR is greater than 0.8, which can simulate the phenomena of global stationary feature and spatio-temporal non-stationary feature, but MGTWR is superior to GTWR.MGWR because it can not detect the time-stationary feature, so the simulation effect is the worst. In addition, the complexity of data affects the performance of MGTWR and MGWR. The simpler the data is, the better the simulation effect is.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学;中国测绘科学研究院;
【基金】：公益性行业科研专项(201512032) 国家重点研发计划(总体设计与标准规范,2016YFC0803101)资助
【分类号】：O212

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本文编号：2018983