近年来,人口空间化的方法理论愈趋成熟,但对人口空间化建模中变量参数的空间平稳性处理却鲜有人关注。以土地利用数据、夜间灯光数据和人口统计数据为数据源,提出一种基于半参数地理加权回归模型(semi-parametric geographically weight...近年来,人口空间化的方法理论愈趋成熟,但对人口空间化建模中变量参数的空间平稳性处理却鲜有人关注。以土地利用数据、夜间灯光数据和人口统计数据为数据源,提出一种基于半参数地理加权回归模型(semi-parametric geographically weighted regression,S-GWR)的人口空间化方法,并利用该模型在县级尺度进行常住人口空间化建模,最后以四川省为研究区进行比较论证。在分析变量特征的同时,利用S-GWR模型处理参数变量的空间平稳性,以提高人口估计的精度,最后生成四川省2010年1 km分辨率的人口空间分布图(spatial distribution of population,SDP)。结果表明,S-GWR模型的决定系数为0.903,比传统回归模型表现更好,模型拟合的效果更优。精度验证方面,通过2个常用的人口数据集进行精度对比验证;在县一级,研究区整体SDP的平均误差和每个区县的相对误差都接近于0,比其他2个数据集有更高的精度;在乡镇一级,SDP的平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为34.54%,5715.703人和12085.932人,均比其他2个数据集的误差更小,离散度效果更优;从乡镇准确估计个数来看,SDP准确估计的个数最多,达185个。因此,考虑参数的空间平稳性可以提高人口空间化的精度。展开更多
基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距的定位技术是一种成本比较低廉的定位技术.为了能够有效降低RSSI值因环境因素的影响而产生的误差,提出了一种改进的加权高斯滤波算法对RSSI值进行处理;并建立了一...基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距的定位技术是一种成本比较低廉的定位技术.为了能够有效降低RSSI值因环境因素的影响而产生的误差,提出了一种改进的加权高斯滤波算法对RSSI值进行处理;并建立了一种加权环境参数自适应估计算法对当前待定位的移动节点所处位置的环境参数进行估计;然后根据估计所得的环境参数确定移动节点所在位置的路径损耗模型;最后根据该模型估计移动节点的位置.实验结果表明,该方法能够有效提高系统的定位精度.展开更多
文摘近年来,人口空间化的方法理论愈趋成熟,但对人口空间化建模中变量参数的空间平稳性处理却鲜有人关注。以土地利用数据、夜间灯光数据和人口统计数据为数据源,提出一种基于半参数地理加权回归模型(semi-parametric geographically weighted regression,S-GWR)的人口空间化方法,并利用该模型在县级尺度进行常住人口空间化建模,最后以四川省为研究区进行比较论证。在分析变量特征的同时,利用S-GWR模型处理参数变量的空间平稳性,以提高人口估计的精度,最后生成四川省2010年1 km分辨率的人口空间分布图(spatial distribution of population,SDP)。结果表明,S-GWR模型的决定系数为0.903,比传统回归模型表现更好,模型拟合的效果更优。精度验证方面,通过2个常用的人口数据集进行精度对比验证;在县一级,研究区整体SDP的平均误差和每个区县的相对误差都接近于0,比其他2个数据集有更高的精度;在乡镇一级,SDP的平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为34.54%,5715.703人和12085.932人,均比其他2个数据集的误差更小,离散度效果更优;从乡镇准确估计个数来看,SDP准确估计的个数最多,达185个。因此,考虑参数的空间平稳性可以提高人口空间化的精度。
文摘基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距的定位技术是一种成本比较低廉的定位技术.为了能够有效降低RSSI值因环境因素的影响而产生的误差,提出了一种改进的加权高斯滤波算法对RSSI值进行处理;并建立了一种加权环境参数自适应估计算法对当前待定位的移动节点所处位置的环境参数进行估计;然后根据估计所得的环境参数确定移动节点所在位置的路径损耗模型;最后根据该模型估计移动节点的位置.实验结果表明,该方法能够有效提高系统的定位精度.
