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《地理加权回归gwr》ppt课件•GWR简介•GWR的基本原理•GWR的实现过程•GWR的案例分析目•GWR的优缺点与展望录contents01GWR简介GWR的定义GWR(Geographically WeightedRegression)是一种空间分析方法,GWR可以揭示空间数据中的非平稳性,用于分析空间数据中地理位置与变量即空间异质性之间的关系它通过在每个地理位置上拟合回归模型,来揭示空间变化的过程和趋势GWR的发展历程GWR最初由英国学者经过多年的研究和发展,GWR目前,GWR已经广泛应用于各Fotheringham在1998年提出逐渐成为地理学、环境科学、经种空间数据分析和建模中,如城济学等领域中常用的空间分析工市规划、环境监测、区域经济等具GWR的应用领域城市规划区域经济用于分析城市内部不同区域的用于分析区域经济发展与地理人口分布、经济发展等,为城位置之间的关系,揭示区域经市规划和政策制定提供依据济发展的空间差异和影响因素环境监测公共卫生用于分析环境质量与地理位置用于分析疾病发病率与地理位之间的关系,揭示环境污染的置之间的关系,为公共卫生政空间分布和变化趋势策的制定提供依据02GWR的基本原理GWR的数学模型GWR模型的参数GWR模型的参数包括全局参数和局部参数全局参数用于估计模型的整体趋势和结构,而局部参数则用于描述每个地理位置的特定关系GWR模型的特点GWR模型能够考虑到空间位置的异质性,通过将参数估计与地理位置相关联,能够更好地解释空间数据的非平稳性GWR的参数估计GWR模型的参数估计方法GWR模型的参数估计通常采用迭代方法,通过最小化残差平方和来求解在每次迭代中,模型会根据当前参数估计值来更新权重,并重新估计参数局部权重矩阵在GWR模型中,局部权重矩阵是一个重要的概念,它用于计算每个位置的权重局部权重矩阵的构造方式对参数估计结果有很大影响常见的局部权重矩阵包括高斯权重矩阵和指数权重矩阵等参数估计的收敛性GWR模型的参数估计过程需要保证收敛性,即随着迭代次数的增加,参数估计值应逐渐趋于稳定收敛性的判断可以通过残差图、迭代历史记录等方法来实现GWR的模型选择与检验GWR模型的选择在选择GWR模型时,需要考虑数据的特性和研究目的不同的GWR模型可能在不同的数据分布和模型假设下表现更好常见的GWR模型选择方法包括交叉验证、AIC准则等GWR模型的检验为了评估GWR模型的拟合效果,需要进行多种检验常见的检验包括残差检验、空间相关性检验和模型预测能力检验等这些检验可以帮助我们了解模型的优缺点,并为后续的模型改进提供依据03GWR的实现过程数据准备数据来源选择合适的数据来源,如政府统计数据、调查数据、卫星遥感数据等数据清洗对数据进行预处理,如缺失值填充、异常值处理、数据格式转换等变量选择根据研究目的和问题,选择与地理空间相关的解释变量模型建立模型选择确定使用GWR模型,并选择合适的软件或编程1语言实现参数设置设置模型参数,如空间权重矩阵、距离阈值等2模型拟合使用选定的数据和参数对模型进行拟合,得到每3个位置的回归系数结果解释与模型优化结果解读01对模型输出的结果进行解读,分析回归系数的空间变化趋势和影响模型验证02使用交叉验证等方法对模型进行验证,评估模型的预测能力和精度模型优化03根据验证结果,对模型进行优化,如调整参数、增加或减少变量等04GWR的案例分析案例选择与数据来源案例选择为了更好地说明GWR的应用,我们选择了城市房价作为案例研究对象数据来源房价数据来源于某大型房地产交易平台,同时结合了各城市的人口、经济、基础设施等数据案例分析过程数据处理对收集到的数据进行清洗和整理,确保数据的准确性和完整性模型建立利用GWR模型,对城市房价的影响因素进行分析,确定各因素对房价的权重结果解读对GWR模型的结果进行解读,分析各因素对房价的影响程度案例结论与启示结论启示通过GWR模型分析,我们发现城市人口、对于房地产投资者和政策制定者来说,了经济发展水平和基础设施状况是影响房解房价的影响因素及其权重至关重要在价的主要因素其中,人口和经济发展VS投资决策和政策制定时,应充分考虑这些水平对房价的影响最为显著因素,以实现更为科学和合理的决策同时,对于地方政府而言,加强城市基础设施建设和发展经济,有助于提升城市吸引力,进一步推动房价的上涨05GWR的优缺点与展望GWR的优点空间自相关分析局部拟合GWR能够分析不同地理位置间的空GWR对每个地理位置进行局部线性间自相关关系,揭示空间依赖性和异回归拟合,提高了模型对局部特征的质性拟合精度无预设假设可视化解释GWR不预设全局参数,而是通过迭GWR可以生成空间权重矩阵和参数代算法估计每个位置的参数,适应性估计值的地理地图,便于直观解释结强果GWR的缺点计算量大局部最优解GWR需要对每个地理位置进行独立拟合,GWR的局部拟合可能导致陷入局部最优解,计算量大,对计算资源要求高影响模型的整体解释性参数解释性差数据要求高由于参数随地理位置变化,导致参数的经济GWR需要大量的空间数据和样本数据,对或地理解释性较差数据质量和数量要求较高GWR的研究展望算法优化模型扩展进一步优化GWR的算法,提高计算效率和结合其他空间分析方法或机器学习算法,稳定性扩展GWR的应用范围和解释能力多变量分析应用领域拓展引入多变量分析,研究多个变量之间的空将GWR应用于更多领域,如环境科学、城间关系和相互作用市规划、公共卫生等THANKSFORWATCHING感谢您的观看。