基于AWA-DRCN的人口空间化方法

摘要

本发明涉及一种基于AWA‑DRCN的人口空间化方法，属于互联网与计算机技术领域。该方法包括：S1：获取人口数据集和驱动因子数据，并对其进行预处理；S2：“去粗”过程：采用AWA模型实现全局性特征学习，完成区县级人口普查数据栅格化；S3：“取精”过程：构建高效亚像素卷积神经网络DRCN模型，将步骤S2栅格化人口数据及驱动因子数据作为特征，处理后的网格人口栅格数据作为标签输入到DRCN模型中进行混合学习实现全局与局部特征，获得在空间分布上的人口空间化结果。本发明采用的AWA+DRCN模型模拟精度高，且空间残差值区间误差最小。