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地理卷积神经网络时空加权回归理论方法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
时空权重矩阵;时空地理加权回归模型;卷积神经网络;地理卷积神经网络时空加权回归模型
中图分类号：
作者姓名：
杨闻新
作者机构：
江西理工大学土木与测绘工程学院,江西赣州341000
文献出处：
引用格式：
[1]杨闻新-.地理卷积神经网络时空加权回归理论方法研究)[J].长江信息通信,2022(06):62-65
A类：
地理卷积神经网络时空加权回归模型,时空权重矩阵
B类：
理论方法,时空地理加权回归模型,时空异质性,Dropout,批归一化,能源消费碳排放,碳排放量,精度指标,AICc,RSS
AB值：
0.12742
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