地理加权回归模型
〖摘 要〗 空间异质性是地理学第二定律的核心。从地理信息科学角度，空间异质性主要包含两种类型，一是随空间变化，空间某些变量之间的关系发生了明显变化；二是随空间变化，空间某些变量的统计量（如：均值、方差）会出现平稳或者不平稳的变化。地理加权回归是空间计量学、地理空间统计学中为研究第一种空间异质性（即变量间关系的空间异质性）而提出的工具，在多元变量的空间插值或预测等方面具有重要作用。本文为相关原理的基本介绍。
〖原 文〗 Yamagata, Y. and Seya, H. (eds) (2020) Spatial analysis using big data: methods and urban applications. London, United Kingdom ; San Diego, CA: Academic Press, an imprint of Elsevier (Spatial econometrics and spatial statistics). Chapter 6
1 引言
1.1 全局空间最小二乘回归的问题
在地学空间分析中，nnn 组观测数据通常 ...
一种地理加权人工神经网络 -- GWANN
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 ...
地理知识发现中的空间显式人工智能技术
GeoAI：地理知识发现中的空间显式人工智能技术
【摘要】 近年随着深度学习技术的突飞猛进，相关技术在地理信息科学领域也得到大量研究和应用。但随着大家对问题的深入理解，逐步意识到这些机器学习方法在解决地学问题上有些捉襟见肘，特别是很多机器学习模型几乎不考虑地理位置的作用，把很多地学问题转变成了计算机科学问题，引起了业内很多专家的质疑。本文为加州大学 Krzysztof Janowicz 教授 2017 年在地理信息科学杂志 GeoAI 专刊上发表的一篇评论文章，明确提出在地理空间人工智能领域中，空间显示模型需要得到重视和发展。
【原文摘要】无。
【原文】Janowicz, K., et al. （2019）. “GeoAI: spatially explicit artificial intelligence techniques for geographic knowledge discovery and beyond.” International Journal of Geographical Information Science 34（4）: 625-636.
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