时空回归模型在中国各省区人口预测中的应用

综合回归分析和时间序列分析的思想,构建中国各省人口时空回归模型,对各省的人口发展进行预测.其基本方法是首先运用相邻两年各省的人口数据建立回归方程,然后将来年人口数量作为自变量,预测下一年的数量.得到因变量数值再作为自变量,逐年往前滚动进行预测.经检验,中国各省人口时空回归模型的预测准确率绝大多数在90%以上.

基于时空回归模型的河南省粮食产量预测

综合运用相关分析、回归分析和时间序列分析法,把时间和空间结合起来建立河南全省及各地市粮食产量时空回归预测模型。首先用2000、2005年的河南省各地市的粮食产量建立回归方程,然后以某一年的粮食产量作为自变量,预测其后第5年的粮食产量,得到的因变量数值再作为自变量,预测相隔同样年份的粮食产量,以此往前逐年移动预测,一直预测到所需年份。研究表明,河南省2015、2020年的粮食产量分别是5984.96万、6792.93万t,与其他研究者的研究结果有一定程度的吻合。

基于时空回归模型的粮食产量预测方法新探

综合运用相关分析、回归分析和时间序列分析法,建立粮食产量时空回归预测模型,并根据中国各省、自治区、直辖市已有数据对未来粮食产量作出预测。

基于时空回归模型的淡水需求预测

文章在分析中国区域2005-2010年人口及GDP的基础上，按水资源分布的地域特征将其划分为八大区域，建立时空回归模型，对每个区域2025年的水需求做出了预测。

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。

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.

时空加权回归模型的非平稳性检验

时空数据具有空间非平稳性和时间相关性的特征,单纯考虑空间因素或时间因素,用地理加权回归模型或时间加权回归模型来拟合时空数据,其分析结果不能全面反映时空数据的真实特征.时空加权回归模型通过在线性回归模型中假定回归系数为地理位置和观测时刻的函数,将数据的时空特性纳入到模型中,为探索回归关系的时空平稳性创造了条件.基于加权最小二乘估计理论,给出了时空加权回归模型回归关系的空间平稳性检验和时间相关性检验方法.

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.

时空自回归半参数延迟回归模型的岭估计

研究时空自回归半参数延迟回归模型.基于局部多项式给出了该模型的两步估计方法,并针对复共线性问题提出该模型的岭估计,给出了岭估计的渐近性质.通过数值模拟验证了提出的估计方法的可行性.

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。

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.

基于时空模型的PM(2.5)预测与插值

PM_（2.5）已对我国的空气质量构成了严重威胁,对其预警、预报具有重要的意义.由于PM_（2.5）数据同时具有时间与空间属性,而目前的研究缺少对其时空属性的探索与挖掘.以2015年10~12月华北地区58个城市的日均PM_（2.5）浓度数据作为实验数据,利用时空自回归移动平均（STARMA）模型及只考虑时间属性的自回归移动平均（ARMA）模型对PM_（2.5）进行预测,并利用时空克里金插值与只考虑空间属性的普通克里金插值对PM_（2.5）进行插值.结果表明,STARMA模型与ARMA模型的预测相比,时空克里金与普通克里金的插值相比,PM_（2.5）预测及插值精度均有所提升,且具有时空灵活性.

基于(TVAR)时变自回归模型的HRR回波建模及目标识别

本文中指出复杂目标的高分辨回波信号的非平稳性，并采用时变自回归模型（ＴＶＡＲ）对其建模，选取模型参数及模型误差为目标特征，利用Ｋ—Ｌ变换对模型参数矢量进行特征降维，然后和模型误差一并送入ＢＰ网络进行分类识别，获得了较好的识别效果。

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。

省域绿色金融发展及影响因素时空异质性研究——基于熵值法和GTWR模型的实证分析

文章构建绿色金融发展评价体系及影响因素指标体系,基于熵值法测算样本区间我国省域绿色金融发展水平,运用时空地理加权回归(GTWR)模型分析省域绿色金融发展及其影响因素时空异质性,结果表明:我国绿色金融发展水平存在时空差异性,呈现"南高北低,东高西低"和逐年上升的趋势;当前城镇化和政策支持能有效促进绿色金融发展,环境污染、公众对污染的不满情绪和接受过高等教育的人数明显影响绿色金融发展;城镇化、金融化、政策支持的影响具有经向差异,金融化、公众对污染的不满情绪、环境污染的影响具有纬向差异。最后,文章提出强化政策引领作用、推动绿色金融创新、建立新型环境治理体系、加快新型城镇化进程、扩大绿色人才储备的建议。

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。

中国建筑业碳排放影响因素时空效应分析

基于“双碳”目标下我国建筑业实现脱碳减排的要求,利用STIRPAT模型建立时空地理加权回归模型,从时空异质性的角度考察我国30个省市的建筑业技术创新、所有制结构等变量对建筑业碳排放的时空交互作用及影响差异。研究发现:2011—2021年技术创新对中国30个省市建筑业碳排放的抑制作用,呈先减后增的波动变化趋势,且从东三省向长三角一带转移。国有制主导的所有制结构对多数省份建筑业碳排放的影响,由抑制逐渐转为促进。但建筑业企业国有制对新疆地区碳排放的影响系数呈逐年减小的正向趋势,建筑业碳排放的增长速度得到了有效控制。研究结果可为相关部门加强建筑业技术创新交流,因地制宜调整优化所有制结构提供理论依据。