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基于空间自相关模型的铁路货流空间效应分析

铁道科学与工程学报 2019年第1期16卷 257-265页

作者：方晓平李欢倪玲霖中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075 浙江财经大学东方学院浙江杭州310012

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... 详细信息

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。

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

基于Logistic模型和空间自相关模型的消费者支付行为研究

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金融纵横 2020年第3期 10-17页

作者：中国人民银行南京分行课题组贾拓不详中国人民银行南京分行党委

本文根据江苏省支付日记调查数据分析了消费者支付行为,利用Logistic模型和空间自相关模型对消费者支付方式选择的影响因素进行实证检验,并从树立"大支付"理念、构建支付货币统计体系、推进硬币自循环、提升现金服务水平等方面提出政策... 详细信息

本文根据江苏省支付日记调查数据分析了消费者支付行为,利用Logistic模型和空间自相关模型对消费者支付方式选择的影响因素进行实证检验,并从树立"大支付"理念、构建支付货币统计体系、推进硬币自循环、提升现金服务水平等方面提出政策建议。

关键词：支付日记 Logistic模型空间自相关模型支付方式

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基于空间自相关模型的空间统计分析及其应用

内蒙古统计 2017年第5期 21-24页

作者：王露晓陈文汇李建北京林业大学经济管理学院北京市密云区园林绿化局

空间统计分析是统计学的一大分支,随着近几年科学技术的发展,空间统计学的研究和应用引起了人们的好奇与关注。该文采用了空间统计学的方法,运用空间自相关模型,以野生动物冲突造成的损失额为空间变量,对2009年到2016年密云区17个镇、1... 详细信息

空间统计分析是统计学的一大分支,随着近几年科学技术的发展,空间统计学的研究和应用引起了人们的好奇与关注。该文采用了空间统计学的方法,运用空间自相关模型,以野生动物冲突造成的损失额为空间变量,对2009年到2016年密云区17个镇、1个乡的数据进行了空间分布分析。分析结果表明,从全局空间来看,密云区野生动物冲突分布是具有正的空间自相关性的,

关键词：野生动物空间自相关模型空间统计学冯家峪镇自相关分析空间权重矩阵空间单元

基于空间自相关模型的浙江省区域经济统计分析

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中国商论 2012年第13期 218-219页

作者：邱佳宁浙江工商大学

本文从浙江省区域经济发展水平的现状出发,考虑到浙江省区域经济发展的地理因素对区域经济发展的影响较大,根据空间自相关模型进行实证,结果发现浙江省区域经济水平的增长存在高度的地理空间正相关性,而且经济的发展受地区劳动力、交通... 详细信息

本文从浙江省区域经济发展水平的现状出发,考虑到浙江省区域经济发展的地理因素对区域经济发展的影响较大,根据空间自相关模型进行实证,结果发现浙江省区域经济水平的增长存在高度的地理空间正相关性,而且经济的发展受地区劳动力、交通条件和外商直接投资的影响较大,而受城市化水平与人口等自然社会因素的影响较小。

关键词：空间自相关模型 Moran 浙江省区域经济

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融合空间自相关的空间数据预测模型

吉林大学学报（信息科学版） 2009年第6期27卷 601-606页

作者：胡彩平秦小麟南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016

空间数据具有空间自相关的特性,使多元线性回归模型不适合于空间数据预测;空间自相关模型由于考虑了空间信息,可以用于空间预测,但时间耗费较大。为此,在研究多元线性回归模型的基础上,把空间信息加入到输入变量中,再把新的输入变量输... 详细信息

空间数据具有空间自相关的特性,使多元线性回归模型不适合于空间数据预测;空间自相关模型由于考虑了空间信息,可以用于空间预测,但时间耗费较大。为此,在研究多元线性回归模型的基础上,把空间信息加入到输入变量中,再把新的输入变量输入到多元线性回归模型估计模型参数,最后进行空间数据预测。实验结果表明,该方法能取得与空间自相关模型几乎相同的预测效果,且计算代价更小。

关键词：空间自相关空间自相关模型多元线性回归模型空间预测

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新冠肺炎疫情背景下中国港口冷链运行效率

大连海事大学学报 2023年第4期49卷 126-134页

作者：马千里刘敏杜木子大连海事大学综合交通运输协同创新中心辽宁大连116026 大连海事大学航运经济与管理学院辽宁大连116026 中交水运规划设计院有限公司北京100007

为科学评价新冠肺炎疫情对中国港口冷链运行效率的影响,基于数据包络分析(DEA),同时考虑评价指标数据的差异性和指标间关系,将变异系数法和相关系数法与DEA模型结合,得到改进的DEA模型。以新冠肺炎疫情对中国港口冷链运行造成的影响为例... 详细信息

为科学评价新冠肺炎疫情对中国港口冷链运行效率的影响,基于数据包络分析(DEA),同时考虑评价指标数据的差异性和指标间关系,将变异系数法和相关系数法与DEA模型结合,得到改进的DEA模型。以新冠肺炎疫情对中国港口冷链运行造成的影响为例,使用改进的DEA模型和空间自相关模型进行分析。结果表明:新冠肺炎疫情期间,中国沿海重要港口的冷链运行效率整体呈现先下降后上升的特点,除连云港港外,其余港口冷链运行效率均在新冠肺炎疫情的传导爆发期降至最低;疫情发生前后,莫兰指数散点图中的各个港口位于第二、四象限,尽管大连港、宁波-舟山港及广州港在新冠肺炎疫情的冲击增长期冷链业务量上升明显,但港口冷链业务竞争格局并未出现显著变化;中国政府迅速采取的防控措施对港口外贸冷链业务产生了一些影响,尤其是大连港和上海港受到的影响频次和程度较大,但从长远角度看,强有力的管控措施对于控制港区疫情传播风险、维护港口长期运行稳定及保障贸易活动的正常进行具有重要意义。

关键词：新冠肺炎疫情港口冷链运行效率数据包络分析(DEA) 改进的DEA模型空间自相关模型

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空间约束的城市地表温度降尺度模型研究

空间约束的城市地表温度降尺度模型研究

作者：王书敏重庆邮电大学

学位级别：硕士

地表温度（Land Surface Temperature,LST）是描述地表-大气相互作用过程,反映地表状况的一个非常重要的参数。但是,由于受到热红外传感器成像条件的制约,获取的遥感图像存在时空分辨率的矛盾,这种矛盾现象导致LST数据无法得到充分利用... 详细信息

地表温度（Land Surface Temperature,LST）是描述地表-大气相互作用过程,反映地表状况的一个非常重要的参数。但是,由于受到热红外传感器成像条件的制约,获取的遥感图像存在时空分辨率的矛盾,这种矛盾现象导致LST数据无法得到充分利用。通过LST降尺度算法可以有效地解决遥感图像时空分辨率的矛盾,得到同时具有高时空分辨率的LST图像。本研究在归纳现有LST降尺度算法的基础上,充分考虑地表温度的空间特性,建立LST降尺度模型,将MODIS地表温度空间分辨率从1000 m降尺度到100 m,并对降尺度的结果进行验证与分析。首先,本研究充分考虑地表温度的空间非平稳性与空间自相关性,提出基于地理加权自回归（Geographically Weighted Autoregressive,GWAR）模型的LST降尺度算法;其次,本研究考虑到地表温度与辅助参数之间并不是严格的线性关系,对LST降尺度模型进行进一步的优化,提出了基于非线性的地理加权回归（NL-GWR）模型和非线性的地理加权自回归（NL-GWAR）模型的LST降尺度算法;再次,本研究选取平原城市北京和高原城市兰州作为研究区域,分析了归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）与归一化差异建筑指数（Normalized Difference Build-up Index,NDBI）分别作为辅助参数对降尺度结果的影响;最后,本研究利用单窗算法反演的Landsat 8的地表温度作为参考数据,对模型降尺度结果的准确性进行验证,并对不同模型得到的LST降尺度结果进行对比分析。得出结论如下:1.相比于局部的LST降尺度算法,传统的全局LST降尺度算法结果中具有明显的块效应;基于GWR模型的LST降尺度算法结果具有平滑效应。2.本文提出的基于GWAR模型的LST降尺度算法,有效地改善了基于GWR模型降尺度结果的平滑效应。在Landsat 8地表温度数据验证LST降尺度的结果对比中,基于GWAR模型的LST降尺度算法取得了最小的均方根误差（北京:1.37℃,兰州:1.76℃）和平均绝对误差（北京:0.86℃,兰州:1.33℃）。3.对辅助参数的选择比较中发现:在地表水分含量较高的区域,LST与NDVI不是完全的线性关系,因此NDVI作为辅助因子降尺度的结果在湖泊、河流等水分含量较大的区域降尺度效果较差,并且NDVI作为辅助因子受季节影响较大;NDBI作为辅助因子既避免了水域对降尺度结果的影响,而且不易受季节的影响。4.另外,在局部模型中考虑非线性关系建模,结果发现,相同模型相同参数的情况下,考虑非线性关系的NL-GWR模型和NL-GWAR结果要优于相对应的线性模型。5.在LST降尺度的过程中,充分考虑地表温度的空间特性以及考虑地表温度与辅助参数之间的非线性关系有助于提高LST降尺度结果的准确性,这也为LST降尺度算法的研究提供了新的思路。

关键词：地表温度地理加权回归模型空间自相关模型地理加权自回归模型局部非线性模型

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空间计量经济学模型的研究

空间计量经济学模型的研究

作者：王森中央民族大学

学位级别：硕士

在传统的统计学中,研究变量之间相互关系时很少考虑到空间相关性,比如经典的时间学列分析,还有在时间序列和截面数据的基础上产生的面板数据（Panel Data）。然而,随着理论研究与应用实践的不断发展,越来越多学者开始注意研究变量之间... 详细信息

在传统的统计学中,研究变量之间相互关系时很少考虑到空间相关性,比如经典的时间学列分析,还有在时间序列和截面数据的基础上产生的面板数据（Panel Data）。然而,随着理论研究与应用实践的不断发展,越来越多学者开始注意研究变量之间的在空间上的相依关系。空间自相关的概念来源于时间序列的自相关,它反映的是在空间域上某一位置与其邻近位置上同一变量的相关性。例如两个邻近省份的经济、教育等发展程度有无类似或者截然相反等等。在研究空间数据的相关性时,通常需要建立一些可以反映空间变量特征的模型来研究变量之间的关系。常用的模型有空间自回归模型（Spatial Autoregression model）、地理加权回归模型（Geographical weighted regression model）,本文所要研究的空间面板误差分量模型和地理加权回归模型的嵌套形式,就是在这两种模型的基础上产生的。空间误差分量模型是Kelejian和Robinson于1993年和1995年提出了一种空间回归模型,它是在空间自回归模型的基础上,对回归干扰项提出的一种新的假设,从根本上说,是对干扰项是否存在异质性的一种假设。本文在此模型的基础上将它与面板数据相结合,兼顾了截面间的截面效应和空间关系,比单纯使用空间数据和单纯使用面板数据的研究方法要更加优越,具有很高的应用价值。地理加权回归模型是一个局部空间模型,它将空间地理位置嵌入到回归系数之中,既能反映自变量与因变量的关系,又能反映数据的空间特性。本文在此模型的基础上引入了区域嵌套的概念,将原空间单元划分为几个区域,这样在研究数据空间特性时,更多了考虑了同区域中空间单元的共性和不同区域间的异质性。

关键词：空间自相关模型空间误差分量模型地理加权回归模型

中国区域制造业智慧化与专业化水平的时空耦合协调关系研究

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经济体制改革 2023年第5期 59-67页

作者：邓如梦钟书华华东交通大学人文社会科学学院江西南昌330013 华中科技大学公共管理学院湖北武汉430074

智慧专业化作为区域政策中的一个重要概念,理论和实践层面均有较大的突破。中国制造业智慧化水平和专业化水平分别呈逐年增长和波动下降态势,制造业智慧化与专业化耦合协调水平呈波动提升态势。各省份的智慧化与专业化耦合协调水平和发... 详细信息

智慧专业化作为区域政策中的一个重要概念,理论和实践层面均有较大的突破。中国制造业智慧化水平和专业化水平分别呈逐年增长和波动下降态势,制造业智慧化与专业化耦合协调水平呈波动提升态势。各省份的智慧化与专业化耦合协调水平和发展速度存在显著区域差异,且在空间上呈“点状”分布的集聚态势,辐射带动邻近区域发展的能力不强。鉴于此,应在增强制造业智慧化和专业化水平的同时平稳推进两者的同频共振发展,推动制造业实现高质量增长。

关键词：制造业智慧专业化水平熵权TOPSIS 耦合协调模型空间自相关模型