利用主成分分析法及地理加权回归模型分析AOD数据

• 作者: 余博 卢月明 李如仁 李广超 赵阳阳
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 主成分分析 GWR AOD Pearson相关系数
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 50-56
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2018.0109

摘要

针对采用地理加权回归模型(GWR)进行预测时输人变量较多导致计算复杂度高,而输人变量较少引起预测精度降低这一问题,提出了一种基于主成分分析的地理加权回归方法(PCA-GWR).首先,该方法检验了气溶胶光学厚度(AOD)影响因素之间的共线性;然后,通过非线性主成分分析法(NLPCA)对影响AOD值的若干相关变量进行处理,既消除了相关变量彼此之间的多重共线性,又可以起到降维的作用;最后,利用非线性主成分分析得到较少的几个综合指标,通过地理加权回归模型对AOD值进行分析预测.为验证该方法的有效性,采用京津冀地区的AOD、高程、风速、气温、湿度、气压、坡度、坡向数据,利用Pearson相关系数法选取与AOD浓度具有较高相关性的影响因素作为常规的GWR模型的输人变量,在变量个数相同的前提下,与本文方法进行对比.研究结果表明:应用非线性主成分分析法对相关变量进行预处理后,有效地解决了变量之间的共线性,保留了原始影响因素主要信息,提高了运算效率,巨该方法所得的MAE、RMSE、AIC及其拟合优度R2均优于常规的GWR模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢月明		10	41	4.0	5.0
2	赵阳阳		21	131	6.0	10.0
3	李广超	沈阳建筑大学交通学院	2	12	2.0	2.0
7	李如仁	沈阳建筑大学交通学院	11	40	5.0	6.0
8	余博	沈阳建筑大学交通学院	4	18	2.0	4.0