已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

An ensemble spatial prediction method considering geospatial heterogeneity

地理空间分析 地理 地图学 计算机科学 数据挖掘
作者
Shifen Cheng,Lizeng Wang,Peixiao Wang,Feng Lu
出处
期刊:International Journal of Geographical Information Science [Taylor & Francis]
卷期号:38 (9): 1856-1880 被引量:4
标识
DOI:10.1080/13658816.2024.2358052
摘要

Ensemble learning synthesizes the advantages of different models and has been widely applied in the field of spatial prediction. However, the nonlinear constraints of spatial heterogeneity on the model ensemble process make it difficult to adaptively determine the ensemble weights, greatly limiting the predictive ability of the ensemble learning model. This paper therefore proposes a novel geographical spatial heterogeneous ensemble learning method (GSH-EL). Firstly, the geographically weighted regression model, geographically optimal similarity model, and random forest model are used as three base learners to express local spatial heterogeneity, global feature correlation, and nonlinear relationship of geographic elements, respectively. Then, a spatially weighted ensemble neural network module (SWENN) of GSH-EL is proposed to express spatial heterogeneity by exploring the complex nonlinear relationship between the spatial proximity and ensemble weights. Finally, the outputs of the three base learners are combined with the spatial heterogeneous ensemble weights from SWENN to obtain the spatial prediction results. The proposed method is validated on the PM2.5 air quality and landslide dataset in China, both of which obtain more accurate prediction results than the existing ensemble learning strategies. The results confirm the need to accurately express spatial heterogeneity in the model ensemble process.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
暴躁的鸿发布了新的文献求助10
1秒前
3秒前
简约生活发布了新的文献求助10
3秒前
小小斌完成签到,获得积分10
4秒前
打打应助Friday采纳,获得10
5秒前
李健应助Master采纳,获得10
6秒前
8秒前
卡恩完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
Ava应助Jemma采纳,获得10
10秒前
11秒前
bc应助john采纳,获得20
12秒前
13秒前
13秒前
skyrmion发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
自信的九娘完成签到,获得积分10
16秒前
ohh完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
song发布了新的文献求助10
17秒前
ZJHYNL发布了新的文献求助30
18秒前
22秒前
SciGPT应助海盐采纳,获得10
23秒前
66发布了新的文献求助10
23秒前
25秒前
27秒前
28秒前
29秒前
刘佳慧发布了新的文献求助10
31秒前
丘比特应助song采纳,获得10
33秒前
34秒前
研友_ndkkYL发布了新的文献求助10
34秒前
dongzh完成签到 ,获得积分10
36秒前
David发布了新的文献求助10
38秒前
哈哈发布了新的文献求助10
39秒前
wu完成签到,获得积分10
43秒前
竹萧发布了新的文献求助10
44秒前
David完成签到,获得积分10
44秒前
46秒前
46秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976455
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520548
关于积分的说明 11203728
捐赠科研通 3257156
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798618
邀请新用户注册赠送积分活动 877819
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806523