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公开(公告)号：CN109784552B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201811644669.9
申请日：2018-12-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Re‑ESF算法的空间变系数PM2.5浓度估算模型的构建方法，包括以下步骤：步骤1、多源AOD产品融合；步骤2、相关影响因子与PM2.5浓度的数据处理；步骤3、获取监测站点各处自变量值与PM2.5浓度值；步骤4、构建邻接矩阵；步骤5、空间邻接矩阵中心化并计算特征值和特征向量；步骤6、求解基于Re‑ESF的SVC模型的回归系数；步骤7、判断模型中变量是否显著；步骤8、模型精度评价；步骤9、10折交叉验证；步骤10、判断邻域个数k与监测站点数n的关系；步骤11、根据精度评价选择最优模型。本发明在有效消除空间异质性和空间自相关性对PM2.5浓度建模的影响的基础上，引入随机效应和空间变系数方法，进一步提高浓度估算模型的精度和缩短模型解算时间。
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公开(公告)号：CN109784552A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811644669.9
申请日：2018-12-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Re-ESF算法的空间变系数PM2.5浓度估算模型的构建方法，包括以下步骤：步骤1、多源AOD产品融合；步骤2、相关影响因子与PM2.5浓度的数据处理；步骤3、获取监测站点各处自变量值与PM2.5浓度值；步骤4、构建邻接矩阵；步骤5、空间邻接矩阵中心化并计算特征值和特征向量；步骤6、求解基于Re-ESF的SVC模型的回归系数；步骤7、判断模型中变量是否显著；步骤8、模型精度评价；步骤9、10折交叉验证；步骤10、判断邻域个数k与监测站点数n的关系；步骤11、根据精度评价选择最优模型。本发明在有效消除空间异质性和空间自相关性对PM2.5浓度建模的影响的基础上，引入随机效应和空间变系数方法，进一步提高浓度估算模型的精度和缩短模型解算时间。
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公开(公告)号：CN110188324A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910411640.4
申请日：2019-05-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征向量空间滤值的交通事故poisson回归分析方法，包括：步骤1、统计每个街区里面的交通事故数量总和作为因变量；步骤2、获取交通事故总量对应的相关因子数据，并按街区分别计算各相关因子数据；步骤3、对相关因子进行筛选；步骤4、对街区数据进行空间邻接关系的判断，计算中心化的空间邻接矩阵矩阵；步骤5、计算空间邻接矩阵的特征值和特征向量组；步骤6、提取特征向量作为交通事故数据的空间影响因子；步骤7、求解基于特征函数空间滤值的poisson回归模型系数，得到交通事故量与自变量之间的关系模型；步骤8、对关系模型的精度进行验证和评价。本发明可有效的提高回归模型的拟合精度，实现对交通事故的有效分析和准确模拟。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN110020469B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910218331.5
申请日：2019-03-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出一种基于泊松回归和空间滤值的洪水预警分析方法及系统，包括对一定流域内的水文站点的历史观测数据进行洪水预警事件的频次统计；选取流域内的致灾因子和孕灾因子数据，对水文站点坐标点构建泰森多边形得到空间，进行特征值和特征向量分解；在满足空间自相关的显著性检验的情况下，进行前向选择回归，建立基于空间滤值的泊松回归模型；将筛选的特征向量作为自变量和致灾、孕灾因子一起加入到泊松回归模型中，构建基于空间滤值的洪水警戒事件频次泊松回归模型，支持实现洪水警戒事件频次的拟合预测。本发明可以解决现有技术拟合精度较低的缺陷，用于全流域各站点的洪涝溃堤溃坝的风险预测。
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公开(公告)号：CN110020469A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910218331.5
申请日：2019-03-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提出一种基于泊松回归和空间滤值的洪水预警分析方法及系统，包括对一定流域内的水文站点的历史观测数据进行洪水预警事件的频次统计；选取流域内的致灾因子和孕灾因子数据，对水文站点坐标点构建泰森多边形得到空间，进行特征值和特征向量分解；在满足空间自相关的显著性检验的情况下，进行前向选择回归，建立基于空间滤值的泊松回归模型；将筛选的特征向量作为自变量和致灾、孕灾因子一起加入到泊松回归模型中，构建基于空间滤值的洪水警戒事件频次泊松回归模型，支持实现洪水警戒事件频次的拟合预测。本发明可以解决现有技术拟合精度较低的缺陷，用于全流域各站点的洪涝溃堤溃坝的风险预测。
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公开(公告)号：CN110110025B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910358590.8
申请日：2019-04-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种基于特征向量空间滤值的区域人口密度模拟方法，包括获取区域矢量文件和统计数据，选择特征向量空间滤值法，以区域夜间灯光平均亮度作为自变量，选择辅助自变量；根据区域矢量文件对遥感夜间灯光影像进行处理，计算区域总亮度和平均亮度；建立邻接关系，得到空间邻接矩阵并进行中心化，计算矩阵特征值和特征向量；提取合适的特征向量作为夜光亮度的空间影响因子，添加到自变量中，求解回归系数，得到人口密度的特征向量空间滤值回归模型，根据模型实现区域人口密度模拟。本发明能够有效消除空间异质性和空间自相关性对人口密度分布的影响，采用自动化手段替代人工统计，节约人力物力，对于城市化智能监测、环境污染检测等应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110110025A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910358590.8
申请日：2019-04-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种基于特征向量空间滤值的区域人口密度模拟方法，包括获取区域矢量文件和统计数据，选择特征向量空间滤值法，以区域夜间灯光平均亮度作为自变量，选择辅助自变量；根据区域矢量文件对遥感夜间灯光影像进行处理，计算区域总亮度和平均亮度；建立邻接关系，得到空间邻接矩阵并进行中心化，计算矩阵特征值和特征向量；提取合适的特征向量作为夜光亮度的空间影响因子，添加到自变量中，求解回归系数，得到人口密度的特征向量空间滤值回归模型，根据模型实现区域人口密度模拟。本发明能够有效消除空间异质性和空间自相关性对人口密度分布的影响，采用自动化手段替代人工统计，节约人力物力，对于城市化智能监测、环境污染检测等应用具有重要意义。
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