人工神经网络

一种地理加权人工神经网络 【摘 要】 虽然最近的发展在许多方向上扩展了地理加权回归( GWR )，但通常假设因变量和自变量之间的关系是线性的。然而，在实践中，变量往往是非线性关联的。为解决该问题，荷兰乌特勒支大学 Hagenauer 等提出了一种地理加权人工神经网络( GWANNGWANNGWANN )。 GWANNGWANNGWANN 将地理加权与人工神经网络相结合，能够在无假设情况下以数据驱动方式学习复杂的非线性关系。通过已知空间特征的合成数据和真实世界案例研究，作者将 GWANNGWANNGWANN 和 GWR 进行了比较。合成数据的结果表明，当数据之间关系是非线性且空间方差较大时， GWANNGWANNGWANN 算法的性能要好于 GWR 算法，而基于真实数据的结果表明， GWANNGWANNGWANN 算法在实际应用中也可以取得更好的性能。 【原 文】 Hagenauer, J. and M. Helbich ( 2021 ). “A geographically weighted artificial neural network.” International ...