时空异质性视角下的地理加权回归方法研究

The approach of space-time heterogeneity analysis can reveal the space-time distribution discipline of geographical elements in depth, a better understanding of the social phenomena and the dynamic process of the environment. Geographically and temporally weighted regression can solve the space-time nonstationary problem of spatial data effectively. This project deals with some problems of geographically and temporally weighted regression models such as the multicollinearity, outlier, small sample over-fitting, based on the characteristics of geographically and temporally weighted regression model such as global heterogeneity, locally minimum, locally smooth, the main research includes:.(1)spatial-temporal nonstationarity multicollinearity diagnosis and elimination;(2) locally linear geographically and temporally weighted regression model.(3)point control semi-supervised geographically and temporally weightedregression method. (4) Finally, the proposed methods will be evaluated against the house price data of typical cities. The research result of such project plays an important role in theoretical research and application prospect of understanding space-time data evolution discipline, a better understanding of social phenomena and the dynamic process of the environment.

时空异质性分析深入揭示了地理要素的时空分布规律，更好地理解社会现象和环境的动态过程。时空地理加权回归能够有效地解决空间数据的时空非平稳性问题。本项目针对时空地理加权回归模型存在的共线性、局部异常值和小样本过拟合等难题，立足于时空地理加权回归模型具有全局异质、局域最小、局部光滑等特点，主要研究内容包括：（1）时空异质的共线性诊断和消除方法；（2）局部线性时空地理加权回归模型；（3）点位控制的半监督时空地理加权回归方法;（4）最后，针对提出的算法进行优化，基于典型城市的房价数据开展应用测试。本项目研究成果对于认知时空数据的演变规律，更好地理解社会现象和环境的动态过程具有重要的理论研究价值与应用前景。

时空异质性分析深入揭示了地理要素的时空分布规律，更好地理解社会现象和环境的动态过程。时空地理加权回归能够有效地解决空间数据的时空非平稳性问题。本项目以时空地理加权回归模型为基础，通过引入社会情境因素和并行化模型，研发了相应的方法和模型，实现了时空地理加权回归的原型系统，极大地提升了时空异质性分析的质量和效率。（1）提出了顾及社会情境因素的时空地理加权回归算法，通过将周边情境因素纳入模型中，能有效地分析回归模型的异质性特征。以上海市房屋价格数据为例，通过对比分析，验证了社会情境因素能够增强在时空分析应用场景方面的解释能力。（2）提出了基于显存的地理加权并行算法，有效地解决了传统地理加权回归无法满足大数据需求的问题。通过一种基于高维矩阵乘法分解的矩阵原子化算法，将改进的原子化算法应用于传统地理加权回归模型，构造了快速并行地理加权回归模型。提出的算法能够有效地避免回归过程中出现内存和时间过量占用的问题。同时，项目的研究方法均基于典型城市的房价数据开展应用测试，取得了较为满意的效果。项目发表论文6篇，其中SCI检索4篇、中文核心2篇；获得发明专利3项；参加2次国内学术交流；培养硕士研究生2人。圆满完成了各项考核指标。