做微信网站公司哪家好,杭州建设网站,辽宁营销型网站建设,如何用家庭电脑做网站近年来#xff0c;房地产市场起起落落#xff0c;房价已经成为了扰动居民幸福感的重要影响因素。大多数家庭都需要面对「买不买房、何时买房、在哪儿买房、买什么房」的艰难抉择#xff0c;每一个问题的答案都在某种程度上与房价的波动息息相关。
近年来#xff0c;我国各…近年来房地产市场起起落落房价已经成为了扰动居民幸福感的重要影响因素。大多数家庭都需要面对「买不买房、何时买房、在哪儿买房、买什么房」的艰难抉择每一个问题的答案都在某种程度上与房价的波动息息相关。
近年来我国各城市之间的房价差异化愈发凸显甚至是在同一个城市的同一管辖区内不同区域的房价也会因社区环境、学区、配套商业等因素的不同而千差万别而这就是地理信息研究中经常提到的「空间异质性」。 捕捉房价的空间特异性对于其变化趋势的预测至关重要。
针对于此来自浙江大学 GIS 实验室的研究人员构建了 osp-GNNWR 模型 将空间邻近性度量 (OSP) 与地理神经网络加权回归方法进行结合创新性地引入神经网络方法提升了模型对房价预测的准确性。
HyperAI超神经有幸邀请到了论文的第一作者浙江大学遥感与地理信息系统博士生丁佳乐于 7 月 17 日 19:00以线上直播的形式 介绍模型的设计思路与应用场景并进一步分享地理加权回归的空间回归分析方法。
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https://www.huodongxing.com/event/2762111401922
嘉宾介绍 分享主题
神经网络为房价的空间异质性提供新解释
内容简介
为刻画地理要素间回归关系在不同空间位置体现出的空间非平稳性地理加权回归 (GWR) 等空间回归模型根据地理学第一定律将空间上更邻近的样本赋予更高的权重来建立局部的回归关系。然而在复杂的城市场景中简单的直线距离并不能充分反映真实的空间邻近性。
我们通过一个简单的神经网络模型在保留回归结果的空间可解释性的同时优化了空间邻近性的表达从而获得了更高的建模精度。
此外我们还开源了一个时空智能回归模型库其中包含 GNNWR、GTNNWR 模型和其他衍生模型的源代码、模型使用教程笔记以及已发布的 Python wheels。
项目地址 https://github.com/zjuwss/gnnwr
观众观看本场分享你将了解 可以对 GWR 传统的空间回归分析方法有一定的了解 可以了解 osp-GNNWR 模型的设计思路和作用 可以收获一个房价分析的新思路
浙江省资源与环境信息系统重点实验室 浙江省资源与环境信息系统重点实验室于 1993 年 11 月批复组建1995 年 4 月建成开放主要面向数字地球和地理信息系统、遥感和全球定位系统技术等国家高新科技领域。实验室拥有地理信息科学本科遥感与地理信息系统硕士、博士点。
实验室从基础理论方法、核心关键技术、重大工程应用三个层面开展研究工作。
重大基础研究围绕地球系统大数据的基础理论与原创方法、地表环境变化过程及人地耦合展开理论研究。* 核心关键技术研究围绕时空大数据存储管理、高性能 GIS、三维 GIS 可视化、智能 GIS 深度分析挖掘等前沿方向开展攻关提升超海量、高精度、高复杂时空数据的应用效率和价值解决当前地理信息和遥感领域的「卡脖子」瓶颈问题。
重大工程应用研究围绕自然资源、海洋、测绘、农业、林业、交通、环保、防灾减灾等领域面向国家重大战略及社会应用需求开展软件研发及成果转化旨在解决实际应用需求。
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