GWR参数更新伪代码表
时间: 2024-09-25 10:02:58 浏览: 7
GWR (Geographically Weighted Regression) 是一种空间统计分析方法,用于估计空间数据集中的局部变量关系。其核心思想是在每个地理位置附近调整模型参数,以便更好地反映区域差异。以下是GWR的一般参数更新的伪代码示例:
```plaintext
// 初始化参数矩阵 W (权重矩阵), β (初始回归系数)
W = 创建权重矩阵(基于距离、邻域大小等)
β = 零向量或随机初始化
for i in 数据集中每一个地理位置 (地点i):
// 计算加权残差 ei (只考虑位置i的数据点)
ei = (y_i - f_i(β)) * wij
// 更新当前位置的参数 β_i
β_i += wij * ei * Xi // Xi 是位置i的特征向量
// 或者更精确地,使用梯度上升法或最小二乘优化
// β_i += step_size * wij * (ei * Xi - Hessian[i] * β_i)
// 可能需要迭代优化过程,直到收敛或达到预设轮数
while (not_converged):
// 更新所有位置的参数
for i in 数据集中每一个地理位置:
update β_i
calculate convergence metric
// 返回最终的地理加权回归参数矩阵 β
```
在这个过程中,`wij` 表示位置i与其他位置j之间的权重,`f_i(β)` 是使用当前位置的参数估计值,`Xi` 是位置i对应的特征值,`Hessian[i]` 是位置i处的Hessian矩阵。