融合空间自相关的空间数据预测模型

• 作者: 秦小麟 胡彩平
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 空间自相关 空间自相关模型 多元线性回归模型 空间预测
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 601-606
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|TP301.6
• 字数: 4944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2009.06.009

摘要

空间数据具有空间自相关的特性,使多元线性回归模型不适合于空间数据预测;空间自相关模型由于考虑了空间信息,可以用于空间预测,但时间耗费较大.为此,在研究多元线性回归模型的基础上,把空间信息加入到输入变量中,再把新的输入变量输入到多元线性回归模型估计模型参数,最后进行空间数据预测.实验结果表明,该方法能取得与空间自相关模型几乎相同的预测效果,且计算代价更小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦小麟	南京航空航天大学信息科学与技术学院	175	1597	20.0	30.0
2	胡彩平	南京航空航天大学信息科学与技术学院	19	254	8.0	15.0