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道路网约束下的事件时空交互检验方法研究 被引量:5
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作者 佘冰 朱欣焰 +2 位作者 苏科华 呙维 徐晓 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期353-356,383,共5页
针对沿道路网分布的事件时空交互检验,构建网络约束下的事件空间权重矩阵,并利用事件本身的属性信息进行加权。在此基础上给出矩阵的计算方法,由此将Baker’s修正Knox时空交互检验方法扩展到网络空间。实验结果表明,本文方法可以灵活的... 针对沿道路网分布的事件时空交互检验,构建网络约束下的事件空间权重矩阵,并利用事件本身的属性信息进行加权。在此基础上给出矩阵的计算方法,由此将Baker’s修正Knox时空交互检验方法扩展到网络空间。实验结果表明,本文方法可以灵活的衡量沿道路网分布事件的时空交互强度,从而为城市管理者提供一种道路网约束下的定量化时空交互检验手段。 展开更多
关键词 时空交互检验 道路网约束 空间权重矩阵
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基于交通网络空间权重的区域经济空间相关分析——以甘肃省为例 被引量:6
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作者 麻清源 马金辉 +1 位作者 张超 陈正华 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 2007年第5期42-47,共6页
在区域经济中,交通是联系地理空间和区域经济活动的纽带,交通的发达程度决定了各地理单元空间相互作用的广度与深度。针对不同交通模式赋以不同的权重,基于最短加权交通网络,提出新的空间权重矩阵构建方法,构建了交通网络空间权重,与各... 在区域经济中,交通是联系地理空间和区域经济活动的纽带,交通的发达程度决定了各地理单元空间相互作用的广度与深度。针对不同交通模式赋以不同的权重,基于最短加权交通网络,提出新的空间权重矩阵构建方法,构建了交通网络空间权重,与各种传统空间权重一起,对比研究甘肃省各县域单元之间的区域经济的空间相关性。研究结果表明,利用交通网络空间权重生成的空间权重矩阵,能更真实地反映区域间实际的空间过程;甘肃省的区域经济具有空间相关性但不显著,核心城市经济外溢现象不明显。 展开更多
关键词 交通网络 区域经济 空间相关 空间权重 甘肃省
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基于空间自相关模型的铁路货流空间效应分析 被引量:3
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作者 方晓平 李欢 倪玲霖 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期257-265,共9页
为探究铁路货流影响因素和空间效应,从空间角度把握货流的产生和变化规律,以全国各省域铁路货运往来数据为基础构建网络空间权重矩阵,对货流的空间自相关性进行探索,并建立空间自相关模型分析其边际效应。研究结果表明:铁路货流呈现出... 为探究铁路货流影响因素和空间效应,从空间角度把握货流的产生和变化规律,以全国各省域铁路货运往来数据为基础构建网络空间权重矩阵,对货流的空间自相关性进行探索,并建立空间自相关模型分析其边际效应。研究结果表明:铁路货流呈现出显著的空间自相关性;其中发送地GDP、距离与铁路货流呈负相关,到达地GDP、工业产品产量、铁路营业里程、发送地资源产量与铁路货流呈正相关;发送地空间自相关、到达地空间自相关和流的空间自相关都对铁路货流有重要的影响,因此在进行货流分析时需要考虑其空间效应。 展开更多
关键词 铁路货流 网络空间权重矩阵 空间自相关性 空间自相关模型 空间效应分析
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沿海地区金融空间关联的经济效应研究——以山东省为例
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作者 赵昕 李淑淑 《海洋经济》 2019年第4期3-11,共9页
金融作为经济增长核心助推器,对其空间集聚与扩散的经济效应准确识别,是沿海地区发展蓝色经济的关键所在。本文以山东省为例,通过建立金融发展空间关联网络识别区域的金融空间关联关系,基于此设计金融关联空间权重矩阵,对金融空间关联... 金融作为经济增长核心助推器,对其空间集聚与扩散的经济效应准确识别,是沿海地区发展蓝色经济的关键所在。本文以山东省为例,通过建立金融发展空间关联网络识别区域的金融空间关联关系,基于此设计金融关联空间权重矩阵,对金融空间关联的经济效应进行检验。结果表明:山东省城市间金融发展具有稳健的空间关联性;区域金融发展水平同区域经济发展之间存在显著正向促进效应,金融发展能有效拉动本区域经济状况,对周边区域经济正向拉动效应相对微弱。建议从加快推进区域一体化进程,加强城际间金融交流合作,鼓励金融创新发展等方面充分发挥金融发展正向溢出效应,拉动沿海地区蓝色经济向好发展。 展开更多
关键词 空间关联网络 金融关联空间权重矩阵 空间杜宾模型
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STARMA网络时空序列预测模型研究 被引量:6
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作者 王尚北 王建东 陈海燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2315-2319,共5页
针对传统方法建立的空间权矩阵难于真实、准确地反映空间邻近变量之间相互影响的不足,提出一种基于样本数据驱动的空间权矩阵建立方法,将建立空间权矩阵转换为求解未知系数线性方程;针对STARMA模型只具有线性形式而无法捕获时空序列中... 针对传统方法建立的空间权矩阵难于真实、准确地反映空间邻近变量之间相互影响的不足,提出一种基于样本数据驱动的空间权矩阵建立方法,将建立空间权矩阵转换为求解未知系数线性方程;针对STARMA模型只具有线性形式而无法捕获时空序列中非线性模式的不足,提出STARMA网络模型,采用网络结构,以非线性函数代替线性组合。通过实验分析验证了基于样本数据驱动的空间权矩阵建立方法和STARMA网络的有效性。 展开更多
关键词 时空序列 STARMA网络模型 空间权矩阵 序列聚类 机场噪声
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