GWR预测 python
时间: 2023-10-29 10:07:52 浏览: 236
应用GWR模型和克里金法对空气质量指数进行预测
GWR是一种局部加权回归模型,它根据每个空间对象的周围信息,逐个对象建立回归方程,从而可以用于归因或未来预测。GWR的优势在于它考虑了空间对象的局部效应。在Python中,你可以使用mgwr库进行GWR预测。首先,你需要导入必要的包,如numpy、libpysal、mgwr和geopandas。然后,你可以导入你的数据,例如通过使用pandas的read_csv函数读取CSV文件和geopandas的read_file函数读取shapefile文件。一旦你完成了这些步骤,你可以开始构建GWR模型并进行预测。你可以参考以下链接以获取更多关于GWR预测的信息和示例代码:
- [GWR Georgia示例](https://pysal.org/notebooks/model/mgwr/GWR_Georgia_example.html)
- [GWR Georgia示例的GitHub页面](https://github.com/pysal/mgwr/blob/master/notebooks/GWR_Georgia_example.ipynb)
- [MGWR Georgia示例](https://pysal.org/notebooks/model/mgwr/MGWR_Georgia_example.html)
- [geopandas文档中有关数据合并的说明](https://geopandas.org/docs/user_guide/mergingdata.html)
- [关于GWR预测的更多参考内容](https://www.codenong.com/10035446/)
- [关于GWR预测的更多参考内容](https://www.jianshu.com/p/834246169e20)
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