地理關系回歸分析是地理時空建模的研究熱點。發(fā)展新的時空回歸分析方法,提升地理關系的分析挖掘能力,對于深入理解社會過程和地理現(xiàn)象具有重要的理論價值與實踐意義。時空非平穩(wěn)性是地理關系描述的固有特性,其解算精度決定了地理關系回歸建模的準確性與可靠性。以地理加權回歸和時空地理加權回歸為核心的現(xiàn)有非平穩(wěn)關系回歸方法,由于無法充分擬合現(xiàn)實地理關系的復雜非線性特征,導致其在解算時空非平穩(wěn)性時面臨時空鄰近關系表達不充分、核函數(shù)權重計算不準確等突出問題,極大限制了復雜地理關系的時空分析與建模表達能力。針對以上問題,本文綜合利用現(xiàn)代人工智能方法優(yōu)越的擬合與計算能力,將地理關系中復雜非線性問題的構造求解轉(zhuǎn)換為深度神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲設計與優(yōu)化學習問題,初步建立了地理時空神經(jīng)網(wǎng)絡加權回歸理論與方法體系,并以浙江近岸海域赤潮災害的地理時空關系建模為例,進行了核心方法的測試、應用與驗證。本文的研究內(nèi)容概況如下:（1）以“時空鄰近關系的統(tǒng)一表達”和“權重核函數(shù)的精確構建”為目標,提出了時空鄰近關系的多層次深度神經(jīng)網(wǎng)絡表達方法,設計了具有動態(tài)學習能力的地理時空加權神經(jīng)網(wǎng)絡,建立了時空非平穩(wěn)性的精準解算訓練框架,并進一步構建... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：171 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
術語縮寫表
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 時空非平穩(wěn)關系建模方法研究
        1.2.2 融合神經(jīng)網(wǎng)絡的時空建模研究
        1.2.3 存在問題與不足
    1.3 研究目的與內(nèi)容
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 技術路線
    1.4 研究區(qū)域與實驗數(shù)據(jù)
        1.4.1 研究區(qū)域
        1.4.2 研究對象
        1.4.3 實驗數(shù)據(jù)
    1.5 論文組織與章節(jié)安排
2 地理時空神經(jīng)網(wǎng)絡加權回歸理論
    2.1 地理時空神經(jīng)網(wǎng)絡加權回歸總體研究框架
        2.1.1 經(jīng)典時空地理加權回歸理論
        2.1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法理論
        2.1.3 地理時空神經(jīng)網(wǎng)絡加權回歸理論框架
    2.2 時空鄰近關系深度神經(jīng)網(wǎng)絡構造與表達
        2.2.1 空間鄰近關系神經(jīng)網(wǎng)絡設計與表達
        2.2.2 時間鄰近關系神經(jīng)網(wǎng)絡設計與表達
        2.2.3 時空鄰近關系神經(jīng)網(wǎng)絡設計與表達
    2.3 時空加權神經(jīng)網(wǎng)絡設計與構建
    2.4 地理時空神經(jīng)網(wǎng)絡加權回歸訓練框架
        2.4.1 總體訓練框架
        2.4.2 激活函數(shù)與參數(shù)初始化
        2.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化訓練算法
    2.5 統(tǒng)計診斷分析方法
        2.5.1 統(tǒng)計診斷基礎知識
        2.5.2 時空非平穩(wěn)性檢驗方法
        2.5.3 模型性能檢驗方法
        2.5.4 回歸參數(shù)區(qū)間估計方法
    2.6 本章小結
3 空間非平穩(wěn)關系建模研究與實證分析
    3.1 地理加權回歸模型
        3.1.1 模型定義與估計
        3.1.2 空間核函數(shù)
        3.1.3 最優(yōu)帶寬求解
    3.2 地理神經(jīng)網(wǎng)絡加權回歸模型
        3.2.1 模型定義與設計
        3.2.2 模型優(yōu)化訓練
    3.3 實驗設計與模型驗證
        3.3.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.3.2 實驗設計與實現(xiàn)
        3.3.3 實驗結果分析
    3.4 本章小結
4 時空非平穩(wěn)關系建模研究與實證分析
    4.1 時空地理加權回歸模型
        4.1.1 模型定義與估計
        4.1.2 時空核函數(shù)
        4.1.3 最優(yōu)模型解算
    4.2 地理時空神經(jīng)網(wǎng)絡加權回歸模型
        4.2.1 模型定義與設計
        4.2.2 模型優(yōu)化訓練
    4.3 實驗設計與模型驗證
        4.3.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.3.2 實驗設計與實現(xiàn)
        4.3.3 實驗結果分析
    4.4 本章小結
5 復雜周期性時空非平穩(wěn)關系建模研究與實證分析
    5.1 周期性時空地理加權回歸模型
        5.1.1 模型定義與估計
        5.1.2 顧及周期性的時空核函數(shù)
        5.1.3 最優(yōu)模型求解
    5.2 廣義地理時空神經(jīng)網(wǎng)絡加權回歸模型
        5.2.1 模型定義與設計
        5.2.2 模型優(yōu)化訓練
    5.3 實驗設計與模型驗證
        5.3.1 實驗數(shù)據(jù)
        5.3.2 實驗設計與實現(xiàn)
        5.3.3 實驗結果分析
    5.4 本章小結
6 總結與展望
    6.1 研究總結
    6.2 研究特色與創(chuàng)新
    6.3 研究展望
參考文獻
作者簡歷


【參考文獻】：
期刊論文
[1]季節(jié)性差分時空地理加權回歸在HFRS分析中的應用[J]. 葛亮.  城市勘測. 2017(05)
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博士論文
[1]聯(lián)合浮標與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的赤潮預警與決策服務[D]. 孫笑笑.浙江大學 2017
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[3]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉基準點定位研究[D]. 張少華.華中科技大學 2016
[4]地理加權回歸基本理論與應用研究[D]. 覃文忠.同濟大學 2007

碩士論文
[1]基于時空地理加權回歸模型估算近地面NO2濃度[D]. 饒?zhí)m蘭.中國礦業(yè)大學 2017
[2]基于深度學習的浙江近岸船舶數(shù)據(jù)赤潮生物量趨勢性預測研究[D]. 周曉莉.浙江大學 2016
[3]時空地理加權回歸模型的統(tǒng)計診斷[D]. 劉美玲.西安建筑科技大學 2013
[4]地理加權回歸模型均方誤差的研究[D]. 趙倩.東北林業(yè)大學 2012
[5]距離鄰近與自然鄰近典型聚類方法比較[D]. 余莉.昆明理工大學 2011
[6]混合地理加權回歸模型的統(tǒng)計推斷[D]. 齊飛.中央民族大學 2010
[7]地理信息系統(tǒng)中拓撲空間關系及空間推理研究[D]. 應新洋.重慶大學 2003



本文編號：3154192