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区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性。空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象。在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路。分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成。不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选。在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应。各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量。最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力。

This paper focuses on space-time nonlinear intelligent modeling for lattice data.Lattice data refers to attributes attached to fixed,regular or irregular,polygonal regions such as districts or census zones in two-dimensional space.Lattice data space-time analysis is aiming at detecting,modeling and predicting space-time patterns or trends of lattice attributes changed with time while spatial topological structures are simultaneously kept invariable.From the perspective of space,lattice objects have two diff...