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基于空间网络自回归变点模型的合肥市房地产价格影响因素分析
被引量：
10
1
作者
周佳琪
金百锁
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020年第3期398-404,共7页
基于合肥市普通住宅价格2016—2017年的交易数据,利用空间插值法和趋势分析法,对住宅价格的空间变化进行分析,发现合肥市住宅价格有从南到北逐渐递减、在东西方向上由中心向边缘递减的趋势,拓展了Jin等的两阶段变点估计方法。运用新的...
基于合肥市普通住宅价格2016—2017年的交易数据,利用空间插值法和趋势分析法,对住宅价格的空间变化进行分析,发现合肥市住宅价格有从南到北逐渐递减、在东西方向上由中心向边缘递减的趋势,拓展了Jin等的两阶段变点估计方法。运用新的变点检测算法,找到一个变点,从而将住宅价格分成两个区间,分别建立空间网络自回归模型。研究结果表明,合肥市住宅价格空间自相关显著,在空间上有明显的集聚特点。对比模型效果,发现找出房价的变点再分别建立空间网络自回归模型的效果更好。影响房价的因素有很多,商业区、地铁、学区、容积率和总建筑面积等均对房价有一定的影响。
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关键词
空间自
相关
空间
网络
自回归
变点
模型
变点
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职称材料
基于空间自回归插值方法的煤层厚度预测研究
2
作者
李蔚林
赵嘉良
+1 位作者
阮柳谭
李泽荃
《煤炭工程》
北大核心
2024年第S1期112-119,共8页
煤层厚度的准确预测对提高煤矿开采效率、优化矿井布局及推进煤矿智能化建设具有重要作用。传统上一般采用克里金法(Kriging)、离散光滑插值法(DSI)、反距离加权法(IDW)等进行煤层厚度或顶底板等高线的插值计算,由于难以精确捕捉空间变...
煤层厚度的准确预测对提高煤矿开采效率、优化矿井布局及推进煤矿智能化建设具有重要作用。传统上一般采用克里金法(Kriging)、离散光滑插值法(DSI)、反距离加权法(IDW)等进行煤层厚度或顶底板等高线的插值计算,由于难以精确捕捉空间变量之间的复杂非线性关系,这些方法在预测煤层厚度时仍存在问题。论文以空间自回归方法为基础,构建了一种基于全连接神经网络(FCNN)的插值模型,并在两种模拟数据上成功进行了效果验证。利用该模型在实际煤层厚度数据进行了插值计算,获得了连续性煤层厚度数据。结果表明,FCNN在模型评价指标R2、RMSE、MAE上相较于Kriging和IDW均有较大的提升,能够较好地拟合权重与空间距离之间的复杂关系,提高了煤层厚度预测的准确性和效率,可为类似的空间地质预测问题提供一种新的解决方法。
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关键词
空间自回归网络模型
全连接神经
网络
克里金算法
煤层厚度
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职称材料
题名
基于空间网络自回归变点模型的合肥市房地产价格影响因素分析
被引量：
10
1
作者
周佳琪
金百锁
机构
中国科学技术大学管理学院统计与金融系
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020年第3期398-404,共7页
基金
国家自然科学基金(71873128,11571337)资助。
文摘
基于合肥市普通住宅价格2016—2017年的交易数据,利用空间插值法和趋势分析法,对住宅价格的空间变化进行分析,发现合肥市住宅价格有从南到北逐渐递减、在东西方向上由中心向边缘递减的趋势,拓展了Jin等的两阶段变点估计方法。运用新的变点检测算法,找到一个变点,从而将住宅价格分成两个区间,分别建立空间网络自回归模型。研究结果表明,合肥市住宅价格空间自相关显著,在空间上有明显的集聚特点。对比模型效果,发现找出房价的变点再分别建立空间网络自回归模型的效果更好。影响房价的因素有很多,商业区、地铁、学区、容积率和总建筑面积等均对房价有一定的影响。
关键词
空间自
相关
空间
网络
自回归
变点
模型
变点
Keywords
spatial auto-correlation
spatial network auto-regressive change point model
change point
分类号
F299.23 [经济管理—国民经济]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于空间自回归插值方法的煤层厚度预测研究
2
作者
李蔚林
赵嘉良
阮柳谭
李泽荃
机构
山西潞安集团潞宁煤业有限责任公司
华北科技学院矿山安全学院
华北科技学院露天煤矿安全智能开采国家矿山安全监察局重点实验室
出处
《煤炭工程》
北大核心
2024年第S1期112-119,共8页
文摘
煤层厚度的准确预测对提高煤矿开采效率、优化矿井布局及推进煤矿智能化建设具有重要作用。传统上一般采用克里金法(Kriging)、离散光滑插值法(DSI)、反距离加权法(IDW)等进行煤层厚度或顶底板等高线的插值计算,由于难以精确捕捉空间变量之间的复杂非线性关系,这些方法在预测煤层厚度时仍存在问题。论文以空间自回归方法为基础,构建了一种基于全连接神经网络(FCNN)的插值模型,并在两种模拟数据上成功进行了效果验证。利用该模型在实际煤层厚度数据进行了插值计算,获得了连续性煤层厚度数据。结果表明,FCNN在模型评价指标R2、RMSE、MAE上相较于Kriging和IDW均有较大的提升,能够较好地拟合权重与空间距离之间的复杂关系,提高了煤层厚度预测的准确性和效率,可为类似的空间地质预测问题提供一种新的解决方法。
关键词
空间自回归网络模型
全连接神经
网络
克里金算法
煤层厚度
Keywords
spatial autoregressive network model
fully connected neural network
Kriging algorithm
coal seam thickness
分类号
TD163 [矿业工程—矿山地质测量]
TD166 [矿业工程—矿山地质测量]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间网络自回归变点模型的合肥市房地产价格影响因素分析
周佳琪
金百锁
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于空间自回归插值方法的煤层厚度预测研究
李蔚林
赵嘉良
阮柳谭
李泽荃
《煤炭工程》
北大核心
2024
0
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职称材料
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