J4 ›› 2009, Vol. 27 ›› Issue (06): 601-.

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融合空间自相关的空间数据预测模型

胡彩平|秦小麟   

  1. 南京航空航天大学 信息科学与技术学院|南京 210016
  • 出版日期:2009-11-20 发布日期:2009-12-18
  • 通讯作者: 胡彩平(1977— ),男,安徽宿松人,南京航空航天大学讲师,博士,主要从事空间数据挖掘研究 E-mail:hucaiping@nuaa.edu.cn
  • 作者简介:胡彩平(1977— )|男|安徽宿松人|南京航空航天大学讲师|博士|主要从事空间数据挖掘研究(Tel)86-13002529925,(E-mail)hucaiping@nuaa.edu.cn;秦小麟(1953— )|男|南京人|南京航空航天大学教授|博士生导师|主要从事空间数据库、空间数据挖掘和安全数据库等研究|(Tel)86-13851642802,(E-mail)qinx@nuaa.edu.cn。
  • 基金资助:

    国家高新技术研究发展计划(863)基金资助项目(NO2007AA01Z404);国家自然科学基金资助项目(60673127);南京航空航天大学科研基金资助项目(S0848-042)

Prediction Models for Spatial Data Based on Spatial Autocorrelation

HU Cai-Ping|QIN Xiao-Lin   

  1. College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics &|Astronautics, Nanjing 210016, China
  • Online:2009-11-20 Published:2009-12-18

摘要:

空间数据具有空间自相关的特性,使多元线性回归模型不适合于空间数据预测;空间自相关模型由于考虑了空间信息,可以用于空间预测,但时间耗费较大。为此,在研究多元线性回归模型的基础上,把空间信息加入到输入变量中,再把新的输入变量输入到多元线性回归模型估计模型参数,最后进行空间数据预测。实验结果表明,该方法能取得与空间自相关模型几乎相同的预测效果,且计算代价更小。

关键词: 空间自相关, 空间自相关模型, 多元线性回归模型, 空间预测

Abstract:

Because spatial data have the characteristic of spatial autocorrelation, it makes the MLS(Multivariate Linear Regression) model unfit to spatial prediction. Due to account for spatial information, the SAR(Spatial AutoRegression) model can be used for spatial prediction, but it is computationally very expensive. We add spatial information into input variables by replacing each input variables with the weighted average of its neighbors and feed the new input variables to a MLS model to estimate model parameters, and then make spatial prediction, where MLS stands for this model. Experimental results show that the MLS model and the SAR model have almost identical effects on spatial prediction, while the MLS model is computationally more efficient than the SAR model.

Key words: spatial autocorrelation, spatial autoregression model, multivariate linear regression model, spatial prediction.

中图分类号: 

  • TP18