[发明专利]一种基于局部加权线性回归的空间属性预测方法在审
| 申请号： | 201810180296.8 | 申请日： | 2018-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN108287928A | 公开（公告）日： | 2018-07-17 |
| 发明（设计）人： | 杨斌;彭真;曹晔;徐锴;袁建华 | 申请（专利权）人： | 四川易利数字城市科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 610051 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部加权线性回归的空间属性预测方法，采用多元线性回归方法对空间属性之间的影响关系进行数学建模，在线性回归分析的拟合评估表达式中引入空间距离因子来解决，让空间距离与分析目标的影响度呈反相关的关系，空间距离越近的数据对分析目标的影响越大，空间距离越远的数据对分析目标的影响越小。本发明计算复杂度较低，计算结果唯一且简单，利于程序处理，能够处理各种空间属性的线性组合关系，并且有效解决了采用现有的线性回归分析方法进行多维空间属性的组合分析时存在的欠拟合问题。 | ||
| 搜索关键词： | 空间距离 空间属性 分析目标 局部加权线性回归 线性回归分析 拟合 多元线性回归 线性组合关系 计算复杂度 评估表达式 程序处理 多维空间 数学建模 影响关系 有效解决 组合分析 影响度 预测 引入 | ||
【主权项】：
1.一种基于局部加权线性回归的空间属性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选取地理信息系统中用户指定的一个研究区域为分析区域；S2、通过空间查询提取分析区域的业务属性和经纬度坐标；S3、根据分析区域的业务属性构建训练数据集；S4、根据分析区域的业务属性构建机器学习的计算模型；S5、根据分析区域的经纬度坐标计算得到空间距离因子，并将空间距离因子添加进计算模型，得到空间距离子数衰减模型；S6、将训练数据集输入空间距离子数衰减模型，采用梯度下降法对空间距离子数衰减模型进行训练；S7、根据训练后的空间距离子数衰减模型构建参数评估模型；S8、提取使得参数评估模型值最小的空间属性权重参数，并将其用于对真实数据进行预测。
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