顾及全域时空复杂邻近性的神经网络加权回归方法

发布时间：2021-12-30 02:25

　　时空回归分析方法在地理大数据时代愈发受到关注。发展高精度时空回归分析模型,对于揭示地理环境或现象的时空分布及发生发展规律具有重大的理论与实践意义。时空邻近性的统一表达是时空非平稳性精确解算的核心内容之一,也是时空回归分析模型重要输入。虽然空间维度与时间维度纳入到地理分析与建模的重要性已经得到公认,然而现有时空邻近性表达多关注于细化空间内任意两点的邻近关系测算,往往局限于样本数据集建立的有限时空邻近性表征范畴,难以满足研究区域内待估计点时空邻近性的“全域时空描述”需要,并忽略了时空内要素的属性对邻近关系的影响,致使时空回归分析方法在建模输入的全域时空邻近性表达方面有所限制。针对以上问题,本文提出了融合地理属性空间的全域时空邻近性表达,建立了全域时空邻近关系立方体,引入具有强大时序图像特征提取能力的三维卷积神经网络与分布式并行训练框架,初步构建了顾及全域时空复杂邻近性的加权神经网络回归方法,并以我国大气环境重要污染物的时空关系建模为例,开展全域时空邻近性模型的方法验证。主要研究内容如下:（1）提出全域时空邻近性表达,将地理属性空间融入时空邻近性表征范畴,实现了空间、时间与地理属性空间三个维... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：199 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

中国区域及大气监测站点分布图

京津冀区域大气监测站点分布图

笛卡尔坐标空间

【参考文献】：
期刊论文
[1]多粒度时空对象空间关系的统一表达与计算[J]. 萧声隽,宗真,项丽燕,胡勇.  地球信息科学学报. 2017(09)
[2]中国雾霾空间分布特征及影响因素分析[J]. 张生玲,王雨涵,李跃,张鹏飞.  中国人口·资源与环境. 2017(09)
[3]中国区域PM2.5影响因素空间分异研究——基于地理加权回归模型的实证分析[J]. 马忠玉,肖宏伟.  山西财经大学学报. 2017(05)
[4]顾及风向和风速的空气污染物浓度插值方法[J]. 李佳霖,樊子德,邓敏.  地球信息科学学报. 2017(03)
[5]一种协同时空地理加权回归PM2.5浓度估算方法[J]. 赵阳阳,刘纪平,杨毅,石丽红,王梅.  测绘科学. 2016(12)
[6]基于CRBM算法的时间序列预测模型研究[J]. 周晓莉,张丰,杜震洪,曹敏杰,刘仁义.  浙江大学学报(理学版). 2016(04)
[7]基于地理加权回归模型的长江中游地区人均耕地面积变化影响因素分析[J]. 周晓艳,宋祯利,宋亚男,王柏源,韩丽媛.  水土保持通报. 2016(01)
[8]基于地理加权模型的我国冬季PM2.5遥感估算方法研究[J]. 陈辉,厉青,张玉环,周春艳,王中挺.  环境科学学报. 2016(06)
[9]基于地理加权回归的区域森林碳储量估计[J]. 郭含茹,张茂震,徐丽华,袁振花,陈田阁.  浙江农林大学学报. 2015(04)
[10]基于地理加权回归模型的我国女性肺癌发病空间影响因素分析[J]. 董冲亚,康晓平.  环境与健康杂志. 2014(09)

博士论文
[1]地理时空神经网络加权回归理论与方法研究[D]. 吴森森.浙江大学 2018
[2]面向城市消防站选址规划的时空动态火灾风险建模分析[D]. 宋超.中国科学技术大学 2017
[3]顾及时空非平稳性的地理加权回归方法研究[D]. 杨毅.武汉大学 2016
[4]基于深度卷积神经网络的人脸基准点定位研究[D]. 张少华.华中科技大学 2016
[5]地理加权回归基本理论与应用研究[D]. 覃文忠.同济大学 2007

硕士论文
[1]地理卷积神经网络加权回归方法及其PM2.5建模实证研究[D]. 嵇晓峰.浙江大学 2019
[2]省域尺度城镇森林交界域火灾风险建模分析[D]. 侯晓静.中国科学技术大学 2018
[3]模型选择中的交叉验证方法综述[D]. 范永东.山西大学 2013
[4]时空地理加权回归模型的统计诊断[D]. 刘美玲.西安建筑科技大学 2013
[5]混合地理加权回归模型的统计推断[D]. 齐飞.中央民族大学 2010
[6]地理信息系统中拓扑空间关系及空间推理研究[D]. 应新洋.重庆大学 2003



本文编号：3557292