基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究

传统的区域经济发展收敛性研究方法往往忽略空间和时间因素对区域经济发展收敛性的影响,导致分析结果存在偏差,使得区域经济发展收敛半衰期与实际差距过大。因此,应开展基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究。首先,选取区域经济发展变量,对选取的变量利用时空地理加权回归模型进行处理,然后,建立经济发展收敛函数,计量区域经济发展收敛性。实验结果显示:与区域经济发展收敛性回归分析方法和区域经济发展收敛性空间计量经济学研究方法相比,基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究方法对区域经济发展的收敛半衰期计量结果更准确,与实际的40年一致,具有更好的应用价值。

季节性差分时空地理加权回归在HFRS分析中的应用

为了更好地利用模型对湖北省肾综合征出血热(Hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)发病率数据的时间和空间分布进行拟合和预测,本文基于传统的时空地理加权回归模型(Geographically and Temporally Weighted Regression model,GTWR),引入时间序列中的季节性差分方法,同时采用空间自相关法优化模型中的带宽参数,构建了季节性差分时空地理加权回归模型(Seasonal Difference-Geographically and Temporally Weighted Regression model,SDGTWR)。研究结果表明,经过季节性差分优化的GTWR模型拟合精度要优于传统的GTWR模型及最小二乘法模型(OLS)和地理加权模型(GWR)方法。

时空地理加权模型回归关系的非平稳性Bootstrap检验

文章针对时空地理加权回归模型,通过时空加权距离构造权重矩阵,采用地理加权拟合技术得到回归系数的逐点估计。对整个回归关系进行关于时间和空间的全局非平稳性检验,基于估计残差,构造广义似然比统计量,利用Bootstrap方法计算检验的p值。模拟算例和实际例子均说明该检验方法的有效性。

基于时空地理加权回归模型的中国碳排放驱动因素实证研究

基于2006-2011年中国省级区域面板数据,应用时空加权回归模型(GTWR)实证考察了各驱动因素对碳排放规模和碳排放强度影响的时空差异。研究结果表明:大部分解释变量的时空系数估计值显著,波动性较为稳定,符号与预期一致,各驱动因素及其外溢效应在不同区域存在较强的空间异质性,且表现出一定的空间梯度分布。若实现区域差异化碳减排,需要充分考虑空间异质性和外溢性。

时空地理加权回归模型及其拟合

基于加权最小二乘原理,给出了时空地理加权回归模型的拟合方法,以及与之相关的权函数选取原则和确定窗宽参数的交叉确认法.

基于时空地理加权回归的服务区驶入量影响因素分析

为掌握河北省服务区驶入量的时空分布规律,构建了时空地理加权回归(geographically and temporally weighted regression,GTWR)模型,揭示了服务区规模、服务区地理区位、关联地区土地利用、高速公路类型等因素在时间和空间上对服务区不同车型驶入量的影响。结果表明:时空地理加权回归模型的拟合结果显著优于最小二乘回归模型与地理加权回归模型;断面交通量对3种车型均具有促进作用,特别是在夏季高温地区服务区对于小型车驶入量促进作用显著;2~4 h车程范围内,风景名胜密度对小型车驶入量具有促进作用,且在旅游旺季及位于旅游业发达城市的服务区影响最显著;2~4 h车程范围内工商业型信息点(point of information,POI)密度对大中型车驶入量具有促进作用,特别是在货运高峰期及位于商贸发达城市的服务区促进作用显著;所属高速公路沿途资源型城市数量对服务区大型车驶入量具有显著促进作用,特别是在供暖季节。

时空地理加权回归模型的统计诊断

时空地理加权回归模型作为一类能简单有效的解决数据时空特性问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用.主要研究该模型的统计诊断与影响分析.首先,基于数据删除模型定义了Cook统计量;其次,基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题,并构造了相应的检验统计量.

基于时空地理加权回归模型的浙江省碳排放时空格局及驱动因素分析

测算并分析浙江省1995—2015年碳排放量的动态变化特征,通过时空地理加权回归模型分析各影响因素对碳排放总量影响的时空异质性.结果表明:(1)1995—2015年浙江省碳排放总量总体上呈上升趋势,年均增长率为6.69%;能源活动碳排放是浙江省碳排放的主要来源,工业碳排放是能源活动碳排放的主要来源;非能源活动碳排放是浙江省碳排放的次要来源,水泥生产和水稻种植是非能源活动碳排放的主要来源;(2)浙江省碳排放重心大致落在绍兴市西南部,浙江省碳排放重心经历了西北向—西北向—东南向—东向的转移;(3)各主成分因素对碳排放的影响方向和强度具有明显的时空异质性.

基于“潜力⁃弹性⁃稳定性”模型的温州市生态韧性时空变化及影响因素研究

城市生态韧性为城市应对长期发展积累的内在压力,以及外界不确定性风险的冲击提供了新思路,对城市的可持续发展具有重要意义。基于城市生态学视角,从生态韧性的抵御力、恢复力及适应力三个方面特性,构建基于“潜力⁃弹性⁃稳定性”的生态韧性评价模型,分析了1990—2020年温州市生态韧性时空变化特征,并运用时空地理加权回归模型(GTWR),探究了生态韧性影响因素的时空异质性。结果表明:(1)1990—2020年,温州城市生态韧性指数总体呈现先上升后下降的趋势,潜力、弹性、稳定性呈现出相似的变化趋势,研究后期稳定性的提升使生态韧性的下降得到短暂缓解。(2)温州市东部沿海地区生态韧性较差,西部与北部山地生态韧性较好;低韧性水平区呈现出区域中心韧性水平降低,并且向外围扩张的趋势。(3)温州市城市生态韧性影响因素之间存在显著的时空差异,空间上也存在波动方向与强度的差异,这种差异性集中分布于城市边缘县(区)。研究以期为温州市及沿海同等级城市,提升城市生态韧性、促进区域可持续发展决策提供参考。

时空地理加权回归模型的拟合分析

时空地理加权回归模型是基于地理加权回归模型的一类有效的空间数据分析方法,主要研究该模型在数据删除模型的基础上系数函数的估计及删除观测点后对整个模型的影响,并且给出了权函数的选择方法.

时空地理加权回归模型的统计诊断

时空地理加权回归模型是一类有效的空间数据分析方法,该文将介绍时空地理加权回归模型的统计诊断问题以及基于数据删除模型和均值漂移模型的影响分析,并且利用扰动进行异常点检验.

我国区域物流发展时空差异及收敛性研究——基于地理加权空间计量模型的实证分析

本文在对我国各省区2010~2014年的物流发展状况进行统计描述的基础上,先后构建线性回归方程和地理加权空间计量模型,最终选用模型显著性较高的地理加权空间计量模型分析我国省区物流发展水平的收敛性。发现我国区域物流发展水平虽然整体上呈现出收敛的趋势,但是空间差异较突出;另外,我国物流发展水平平均收敛速度在空间上具有明显的聚集效应,平均收敛速度呈现出明显的由西向东梯度递减的趋势。最后根据实证结果提出促进区域物流一体化的相关建议。

基于局部回归模型的森林生物量动态变化分析

基于丰林县地区4期Landsat影像和对应气象站点数据,结合该地区248块固定样地数据,利用全局回归模型(多元线性模型)和2种局部回归模型(地理加权回归模型、时空地理加权回归模型)建立研究区乔木地上生物量和遥感因子之间的关系,选出最优模型来研究丰林县乔木地上生物量时空变化。结果表明:根据3种模型的模拟结果数据与实测值的分析对比可以发现,局部回归模型的拟合效果要优于全局模型,加入时间特征的时空地理加权回归模型的拟合效果最好,模型评价指标与地理加权回归模型相比更为理想。统计得到研究区4个时期内总的乔木地上生物量分别为1.63×10^(7)、2.05×10^(7)、2.32×10^(7)、3.37×10^(7)t,4个时期的平均乔木地上生物量分别为54.82、68.98、77.87、113.46 t/hm2,乔木地上生物量呈现出逐期增加的趋势。利用遥感因子估测丰林地区的地上生物量,为未来该地区生物量分布的估计提供了依据。

基于地理加权回归的区域出租车出行需求影响模型

为更好地调度出租车运力,缓解热点载客区域出租车供需不平衡现象,需探究出租车需求的时空分布特征及其影响因素。鉴于此,基于出租车GPS数据、计价器数据、公共交通刷卡数据和兴趣点(Point of Interesting,POI)数据等多源异构数据,结合相关性分析法对区域出租车出行需求影响因素进行筛选,建立多维度的影响因素集,构建基于地理加权回归的区域出租车出行需求影响模型。以北京市1 398个交通小区的数据为例,分析不同时空条件下各影响因素对出租车出行需求的影响程度。结果表明:出租车出行需求空间分布具有空间集聚效应,影响因素对出租车需求的影响程度具有空间非稳态特征;各中心区域住宅密度、周边且公司密集区域办公密度及城市外围区域的休闲娱乐服务密度对出租车出行需求有很强的正影响;城市外围区域住宅密度、各中心区域办公密度与出租车出行需求呈负相关;非工作日休闲娱乐服务密度对出租车出行需求促进作用明显大于工作日;区域公共交通产生量对出租车出行需求的影响早、晚高峰差异显著。通过模型对比分析可知,所建模型具有较高的精度,适用于解释各影响因素对出租车出行需求影响的时空差异性。

地理加权回归模型方法与研究新进展

地理加权回归模型是现代空间计量经济学中局部分析的一种重要方法。本文基于文献述评的方式,从空间权重矩阵的设定、参数估计、多重共线性的识别与消除、参数在时空上一致性的假设检验、模型稳健性分析与预测等方面阐释了地理加权回归模型的基本建模范式;并从解释变量及其参数调整、被解释变量的不同数据特征、空间权重的不同设定、参数估计及模型选择方法调整等四个维度对地理加权回归模型方法的研究新进展进行了系统的梳理和解析;还从时空地理加权回归模型的创新推进、地理加权回归模型族的一般化检验与优选、地理加权回归模型与空间计量全局模型的融合建模、基于MATLAB的代码标准化平台化建设等方面指出了地理加权回归模型方法的发展方向。

一种基于主成分分析的时空地理加权回归方法

针对时空地理加权回归模型(GTWR)进行预测时,输入变量较多导致计算复杂度高,而输入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时空地理加权回归方法(PCA-GTWR)。该方法采用非线性主成分分析方法,先对影响PM2.5浓度的若干相关变量降维处理得到几个综合指标,并将其作为GTWR模型的输入变量进行预测。为验证该方法的有效性,采用北京市2014-04—2017-03的PM2.5数据,利用Pearson相关系数法选取与PM2.5浓度具有较高相关性的影响因素作为常规的GTWR模型的输入变量,在变量个数相同的前提下,与本文方法进行对比。结果表明应用非线性主成分分析方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,且该方法的MAE、RMSE、AIC均低于常规的GTWR模型,拟合优度GF最高达到88.11%。

基于地理回归模型的城市房价时空演变研究

以广州市2009～2015年各镇街的商品住宅均价为对象,选取区位因子,即"到中央商务区(Central Business District, CBD)距离"及交通可达性、商业服务强度、公共服务资源等4类特征因素,应用空间自相关分析模型、传统回归模型和地理加权回归模型,探讨广州市商品住宅价格的空间非平稳性和异质性特征。结果表明,城市商品住宅价格增长趋势与其城市发展规划战略与功能区布局密切相关;对商品住宅均价影响最为明显因素是区位因素,其次是商业服务强度,交通通达水平和公共服务资源建设,其中"到CBD距离"和公共服务资源强度指数的回归系数空间格局呈现"东强西弱"的特征,而交通可达性和商业服务强度指数则"西强东弱",并表现出以中心城区和中央商务区为中心的圈层结构和随距离递减的规律。

地理卷积神经网络时空加权回归理论方法研究

针对传统时空地理加权回归模型在探测时空异质性方面能力有限的问题,本文引入卷积神经网络,提出地理卷积神经网络时空加权回归模型。该模型通过设计一种时空加权卷积神经网络,并利用Dropout算法和批归一化算法进行优化,从而达到对时空权重矩阵的精确求解,进而为充分探测事物的时空异质性提供理论方法。以2012-2019年福建省县级能源消费碳排放量及其影响因子为基础数据,对两种模型进行验证。结果表明,文章提出的模型的精度指标AICc、RSS、R2比时空地理加权回归模型的分别提升了451.3、0.51、0.06。

长三角城市群A级旅游景区时空异质性研究

城市群A级旅游景区演化研究对促进区域旅游业平衡充分发展具有重要价值.基于目的地多尺度、景区多等级及空间非稳定现实,运用多种空间分析方法,对长三角城市群A级旅游景区及影响因素的时空异质性进行研究.结果表明:(1)2001-2021年,3A、4A是长三角城市群A级旅游景区结构主体;上海、杭州、湖州、南京、安庆、金华、温州和台州的各级景区发展均较好.(2)长三角城市群A级旅游景区空间分布集聚性显著,逐渐形成“几”字形高密度景区带结构;各等级景区辐射范围不断扩大,形成东南-西北方向分布格局;城市尺度上,各等级景区都趋于均匀分布.(3)至2019年,影响A级旅游景区空间分布的因素包括旅游资源、旅游需求、旅游地交通及社会经济条件.各个因素的影响程度及其在空间上的异质性均随时间变化而变化.

建成环境对地铁节假日客流影响的时空异质性研究

地铁客流的时空特征与线网空间结构有较强相关性,因此明确建成环境对客流影响的时空异质性十分重要,时空异质性是指在不同时空状态下存在差异。文章以杭州地铁为实例,结合城市多源数据的挖掘与应用、构建建成环境因素集,建立了基于高德点阵分布法的4种车站聚类模型,结合最优聚类结果、基于时空地理加权回归模型细化时空维度,得出了6种建成环境因素对五一节假日、十一节假日客流在每日和每类车站的影响程度结论及原因分析。