空间自回归模型

摘要： 为了提高线性空间自回归面板数据模型的适用性和灵活度,提出了一类固定效应部分线性变系数空间自回归面板数据模型。基于局部线性技术,利用Profile似然方法构造了模型中未知空间滞后参数、回归系数以及非参数系数函数的估计。利用数值模拟考察了所提估计方法在有限样本下的表现。

摘要： 基于全局性Malmquist-Luenberger指数对2008—2019年山东省农业绿色全要素生产率(AGTFP)进行测算与分解,在此基础上采用空间自相关回归模型(SAR)对山东省农业绿色全要素生产率的影响因素进行了分析。结果显示,2008—2019年山东省农业绿色全要素生产率年均增长率达2.51%,整体呈增长趋势;农业绿色技术进步是山东省农业绿色全要素生产率增长的主要驱动力;山东省农业绿色全要素生产率与科技创新、经济发展水平呈正相关,与第二、第三产业发展水平呈负相关。

摘要： 构建“双循环”新发展格局是基于国内国际形势的重大战略部署,是关系我国经济高质量发展的重要决策。基于2011—2019年省际面板数据建立空间自回归模型,从消费层面探讨数字普惠金融更有利于国内需求还是国际需求的问题,并进一步讨论区域效应和创新水平的中介效应。研究发现:(1)数字普惠金融显著降低了进口率,促进了国内消费需求,且这种促进作用存在空间溢出效应;(2)数字普惠金融对国内消费需求的拉动作用在东、中、西部地区呈现显著差异,会随着数字普惠金融发展水平的降低而减弱;(3)在影响途径方面,数字普惠金融的发展会提高区域创新水平,进而有利于国内消费需求的增长。

摘要： 本文研究固定效应变系数空间自回归面板数据模型的空间效应检验问题,利用基于局部线性方法的pro le似然估计技术,构造了广义似然比检验统计量,并提出利用一类基于残差的bootstrap方法求取检验p值,最后数值模拟表明所提方法在有限样本下有较好表现.

摘要： 地铁客流网络能够映射出居民的日常出行偏好与生活需求指向,已成为政府部门优化城市公共服务资源空间配置的重要参考。基于2019年5月13—17日西安地铁客流数据和2020年西安市公共服务设施兴趣点(POI)数据,利用空间自回归模型(SAR)等方法,研究了地铁客流网络对城市公共服务设施分布的影响,并深入探讨了该影响效应的局域异质性和邻域交互性空间规律。结果表明,(1)地铁客流网络对城市公共服务设施分布的影响具有分时段的差异性;(2)邻接地铁站点间客流迁移对城市公共服务设施分布的影响具有显著的空间竞合特征。

摘要： 为探究京津冀城市群树木覆盖率(TC)、短植被覆盖率(SV)与裸地覆比率(BG)变化趋势及生态空间格局对地表温度的影响,基于京津冀城市群的MODIS遥感数据,运用景观生态学理论并结合空间计量经济学相关原理研究了京津冀生态空间与地表温度的格局特征,运用Pearson相关性探究了两者的相关性,分别运用空间双变量自相关与空间自回归模型探究了两者的空间相关性.结果表明:京津冀地区中部、东北部以及西南边界地区的树木覆盖率呈现增长趋势,东北、西南边界和东部沿海地区的短植被覆盖率呈上升趋势,承德市西北部和南部、保定市、石家庄市、邢台市和邯郸市的部分区域具有土地裸露风险.提取了京津冀城市群的绿色空间和蓝色空间,各样区内蓝绿空间与地表温度的空间分布具有显著的空间自相关性.样区5、7位于河北省北部,林地景观比例较高,相关性以及双变量空间自相关性高于其他样区,这与景观优势度、斑块破碎度有关.样区1、4生态空间比例较低,对地表温度影响有限.景观类型比例对地表温度影响较大,样区7的生态空间比例较高,并且生态空间斑块集中连片,对地表温度影响明显.样区1～7的空间滞后模型与空间误差模型拟合效果远优于OLS模型.各个样区空间误差模型的R2大于空间滞后模型,空间误差模型解释变量的能力更强.各个样区空间误差模型的LIK值较大,AIC、SC以及模型残差的Moran'sI值较小,空间误差模型的拟合效果优于空间滞后模型.

摘要： 本文基于2007-2017年间我国30个省级行政区(不含港澳台和西藏)的面板数据,构建了绿色财政测算体系,揭示了我国当前碳排放量和绿色财政的空间分布状况与特征,并运用空间计量经济学的相关理论和方法,构建了关于碳排放总量的SAR模型和关于碳排放强度的SDM模型,分别实证检验了绿色财政对碳排放总量和碳排放强度的影响以及各自的空间溢出效应。研究结果表明:我国绿色财政水平与碳排放总量、碳排放强度之间均呈倒“U”形曲线关系,且多数省区并未到达该倒“U”形曲线拐点;碳排放总量和碳排放强度均存在空间溢出效应;本省区的碳排放总量与本省区的技术水平负相关,碳排放强度分别与本省区的第二产业产值比重和相邻省区的技术水平呈正相关关系和负相关关系。

摘要： 合理的能源消费结构能够促进产业结构调整,对于实现经济高质量发展具有重要意义.本文实证检验了能源消费结构升级、产业结构调整与区域经济高质量发展之间的作用机理.研究表明:中国经济高质量发展整体呈上升趋势,但存在地区不平衡、区域高值聚集问题,各区域经济高质量发展空间溢出效应明显;能源消费结构升级能够通过直接路径以及产业结构调整的中介作用(间接路径)显著促进区域经济高质量发展;人口红利在产业结构调整中介路径的前半程起正向调节作用,能显著提升能源消费结构升级对产业结构调整的正向影响.

摘要： 土地规模化经营能否提高粮食生产效率,一直是学界争论的焦点.该研究基于2006年—2018年中国内地的省级面板数据,运用空间计量模型研究户均粮食播种面积对粮食单产的影响.研究发现,户均粮食播种面积和粮食单产均具有显著的空间自相关性,呈现出"高—高"型和"低—低"型集聚的特征;户均粮食播种面积对粮食单产具有显著影响,呈"U"型曲线关系,即伴随户均粮食播种面积的增加,粮食单产先减少,后增加.长远来看,规模化经营有利于粮食单产的提高.因此要真正实现粮食单产的提高,需要通过土地流转集中碎片化的土地,实现规模化经营.与此同时,还应鼓励多种形式的规模化生产,加强集约化所需要的生产条件建设.

摘要： 文中利用空间自回归模型对电力需求量与GDP之间的空间相依性进行了分析,同时建立了计及电力需求与GDP空间相关性的组合预测模型.实例计算结果说明全国30个省、直辖市和自治区电力需求和地区生产总值GDP都有显著的空间相关特征,电力需求量与GDP之间在空间上具有较大的正相关性;计及电力需求与GDP空间相关性的组合预测模型相对误差相对较小,适应性增强,是一种行之有效的预测方法.

摘要： 经典的线形回归模型无法将空间的相关性考虑进去。空间自回归模型(Spatial Autoregression,SAR)可以包括空间相关的因变量和空间相关的误差项。SAR模型帮助理解空间距离的影响。这个空间距离既可以是地理意义上的，也可以是抽象的(例如社交网络)。

摘要： 交通噪声污染日趋严重.既有城市规划要素对交通噪声的影响研究大都以传统的统计方法为工具,未能考虑空间上的相互影响,也缺乏对影响机制的探讨.对典型城市进行交通噪声模拟,并以网格单元进行切割,获取每个网格单元的交通噪声模拟值及相应的规划要素指标;对交通噪声进行空间自相关分析,探究其集聚效应.以规划要素指标为自变量、交通噪声为因变量,构建空间自回归模型.研究表明,交通噪声的分布与空间相关性强,容积率、道路面积密度、土地利用类型等因素对交通噪声有显著影响,空间权重在其中起到重要作用.成果可使城市规划更好的对交通噪声进行评价与控制.

摘要： 本发明涉及一种基于状态空间模型与支持向量回归的井震联合多目标同时反演方法，包括以下步骤：基于样本油井的实测数据，利用离散化方法，建立状态空间模型和状态迁移变换矩阵，其次建立状态残差随机变量概率密度函数，基于支持向量回归方法建立观测函数，接着建立观测误差随机变量概率密度函数，最后基于状态空间模型进行多目标同时反演。该方法极大限度地降低了建立状态空间模型的难度，节省人力物力与时间，解决了常规反演方法周期长、成本高、生产效率低的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于子空间核范数正则化回归模型的高光谱图像分类方法，包括波段选择、样本表示、建立分类模型和设计优化算法、综合各波段分类结果输出最终分类结果，利用稀疏表示模型对波段进行选择，剔除非鉴别性的波段，能够提高后续分类精度和速度，通过建立子空间核范数正则化回归模型对高光谱图像进行分类，提高分类精度，可用于地质勘探、农业种植统计等领域，具有良好的应用前景。

摘要： 本发明提供了一种基于空间向量自回归模型的公共交通需求与私家车不同区域间的多模式交通需求影响分析方法。发明主要包括以下内容：(1)构建区域间多模式交通需求协同模型。在传统的spVAR模型基础上进行了改进，引入区域POI指标定义了针对不同交通模式的区域间空间权重，构建了包含区域空间结构关系的多模式交通需求空间VAR模型。(2)提出区域间多模式交通需求协同策略。基于构建的区域多模式交通空间VAR模型求解得到各个交通模式的脉冲响应和方差分解结果，从而据此进一步分析得到交通需求的空间溢出效应，提出和构建针对不同空间状态、交通状态下的协同策略模型。上述模型经过证明具有提高交通效率的可用性和科学性。

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，具体为一种基于空间降尺度回归模型的耕地资源生产潜力测算方法，其方法包括：收集与耕地资源生产潜力测算技术相关的数据；进行县级耕地资源生产潜力测算；村镇耕地资源生产潜力测算指标筛选，村镇耕地资源生产潜力测算指标体系构建；空间降尺度回归模型构建；基于空间降尺度回归模型的村镇耕地资源生产潜力测算；测算结果验证与精度分析。本发明采用基于空间降尺度回归模型的耕地资源生产潜力测算方法实现了村镇尺度耕地资源生产潜力的快速精准估算，为耕地资源保护与可持续发展提供科学依据，提高了我国耕地快速估产和耕地质量管控的效率和精度。

摘要： 本发明涉及气象学技术领域，尤其涉及一种基于梯度提升回归GBR模型的气温数据空间插值方法，包括气温数据采集模块、数据清洗模块、特征缩放模块、梯度提升回归GBR训练模块和格点化应用模块，首先通过气温数据采集模块采集气象局地面自动观测站最新时次的气温数据；再通过数据清洗模块筛除掉异常数据；然后引入经度、纬度、海拔高度作为特征值，对特征值进行缩放；以站点数据的特征值及其对应的气温数据作为训练样本，引入梯度提升回归训练模块中，经过多次迭代训练得到最终的模型；最后将每个格点的经度、纬度、海拔高度等固定信息作为特征值缩放，并代入模型获得每个格点的气温值。本发明计算效率高。

摘要： 本发明涉及一种基于状态空间模型与支持向量回归的井震联合多目标同时反演方法，包括以下步骤：基于样本油井的实测数据，利用离散化方法，建立状态空间模型和状态迁移变换矩阵，其次建立状态残差随机变量概率密度函数，基于支持向量回归方法建立观测函数，接着建立观测误差随机变量概率密度函数，最后基于状态空间模型进行多目标同时反演。该方法极大限度地降低了建立状态空间模型的难度，节省人力物力与时间，解决了常规反演方法周期长、成本高、生产效率低的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于子空间核范数正则化回归模型的高光谱图像分类方法，包括波段选择、样本表示、建立分类模型和设计优化算法、综合各波段分类结果输出最终分类结果，利用稀疏表示模型对波段进行选择，剔除非鉴别性的波段，能够提高后续分类精度和速度，通过建立子空间核范数正则化回归模型对高光谱图像进行分类，提高分类精度，可用于地质勘探、农业种植统计等领域，具有良好的应用前景。

摘要： 本发明提供了一种基于空间向量自回归模型的公共交通需求与私家车不同区域间的多模式交通需求影响分析方法。发明主要包括以下内容：(1)构建区域间多模式交通需求协同模型。在传统的spVAR模型基础上进行了改进，引入区域POI指标定义了针对不同交通模式的区域间空间权重，构建了包含区域空间结构关系的多模式交通需求空间VAR模型。(2)提出区域间多模式交通需求协同策略。基于构建的区域多模式交通空间VAR模型求解得到各个交通模式的脉冲响应和方差分解结果，从而据此进一步分析得到交通需求的空间溢出效应，提出和构建针对不同空间状态、交通状态下的协同策略模型。上述模型经过证明具有提高交通效率的可用性和科学性。

摘要： 本发明公开了一种基于空间通用自回归模型的图像融合方法，其特征在于，基于空间通用自回归模型实现图像配准；对待融合源图像进行平移处理；平移处理后的待融合源图像加权平均得到粗融合后的图像；建立一阶非因果空间自回归模型，粗融合后的图像完成精融合。将图像融合分为粗融合和精融合两个过程，通过图像融合过程中引入空间自回归模型，使得提出的图像融合算法具有较好高的抗噪声干扰能力，且能有效地保护图像边缘等特征，从而能够有效提高图像融合的鲁棒性，克服现有图像融合算法各自存在的缺陷。

摘要： 本发明公开了一种基于空间自回归模型的零售店铺画像构建方法及系统，包括：获取待画像店铺的基础地理信息数据、经营信息数据以及周边基础设施数据，建立原始数据集；对原始数据集进行数据预处理，抽取模型特征并对特征重要度进行评估，确定待画像店铺的基础类标签和分析类标签；其中，所述分析类标签包括店铺发展潜力标签，所述店铺发展潜力标签使用空间自回归模型进行预测；根据所述基础类标签和分析类标签，构建待画像店铺的店铺画像；根据店铺画像，利用树图完成所述店铺画像的可视化操作。本发明可以利用药店画像进行关联性分析和衍生应用，帮助企业解决门店选址、药店选品、精准营销、风险评估、旧店优化等问题。