基于时空数据的线性组合插值模型及其应用

空间插值的精度不但与采用的数据而且与选择的模型密切相关.针对具有空间自相关的时空数据插值问题,分别建立时间序列数据的反馈神经网络插值模型,横截面数据的一阶空间自回归插值模型与克立格方法插值模型,在各个单项模型研究的基础上建立空间线性组合插值模型.运用以上各种模型对2004年福建部分市县人均生产总值横截面数据进行插值的实证研究结果表明:基于时空数据的线性组合插值模型具有较高的插值精度.

面板数据插值的线性组合模型及其实证

针对面板数据插值问题,分别从截面数据和时间序列数据的角度,建立截面数据插值的克立格(Kriging)模型和时间序列数据插值的遗传神经网络(GABP)模型。在此基础上建立面板数据插值的线性组合模型,提出空间漂移度法确定组合插值模型的加权系数。对2007年福建部分市县人均GDP的插值的实证研究结果表明:面板数据的线性组合模型插值效果优于单项模型插值的效果。

截面数据插值的组合模型及其实证

采用Moran指标分析截面数据空间自相关性.针对具有空间自相关截面数据缺失插值问题,分别建立一阶空间自回归插值模型与克立格方法插值模型,在此基础上建立截面数据的组合插值模型,并用信息熵法确定组合插值模型的加权系数.用2003年福建部分市县城镇化水平的截面数据建立插值模型实证研究结果表明:组合插值模型的效果优于单项插值模型的效果.