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以1.7K深圳小區房價為例,浙大GIS實驗室使用注意力機制挖掘地理情景特征,提升空間非平穩回歸精度

引入注意力機制有效避免情景特征中的噪聲干擾

以1.7K深圳小區房價為例,浙大GIS實驗室使用注意力機制挖掘地理情景特征,提升空間非平穩回歸精度

原標題:以1.7K深圳小區房價為例,浙大GIS實驗室使用注意力機制挖掘地理情景特征,提升空間非平穩回歸精度
文章來源:HyperAI超神經
內容字數:6728字

浙江省GIS重點實驗室基于注意力機制的深度學習模型CatGWR

本文介紹了浙江省GIS重點實驗室研究人員提出的基于注意力機制的深度學習模型CatGWR,該模型用于更準確地估計空間非平穩性,并取得了顯著成果。

1. 傳統GWR的局限性

傳統的地理加權回歸(GWR)模型主要基于空間距離計算權重,忽略了地理現象中復雜的情境相似性,例如社會經濟因素或環境特征的相似性,導致模型精度受限。

2. CatGWR模型的創新

CatGWR模型通過引入注意力機制,將樣本之間的空間距離和情境相似性相結合,從而更準確地估計空間非平穩性。該模型有效地避免了情景特征中的噪聲干擾,得到更精準的相似性表達,并在模擬和實證數據集上都展現出顯著的精度提升。

3. 模型架構

CatGWR模型包含三個模塊:預處理模塊、放大模塊和回歸模塊。預處理模塊提取數據并計算空間權重;放大模塊擴展模型的感受野;回歸模塊利用注意力機制計算情境相似性,并結合空間權重得到情景化空間權重,最終利用多層感知機(MLP)實現空間非平穩性的估計。

4. 實驗結果與應用

研究團隊通過模擬實驗和深圳房價數據實證研究驗證了CatGWR模型的有效性。模擬實驗結果表明,在情景化場景中,CatGWR模型顯著優于GWR、MGWR、CGWR和GNNWR等現有模型;在非情景化場景中,CatGWR模型也表現出色。深圳房價案例研究顯示,CatGWR模型的R2值顯著提高,RMSE和MAE均大幅降低。此外,CatGWR模型還揭示了深圳房價決定因素的空間非平穩性,例如深圳灣附近配套停車位數量對房價的影響更為顯著,這反映了深圳市的城市建設和分區特點。

5. 研究團隊及相關工作

浙江省GIS重點實驗室長期致力于AI與地球科學交叉學科研究,此前已提出GNNWR、GTNNWR等模型,并在多個領域得到廣泛應用。該實驗室的研究人員強調,模型的科學解釋性至關重要,CatGWR模型不僅能進行房價預測,更能幫助理解地理過程和地理現象背后的意義。

6. 開源與資源

CatGWR模型的代碼和數據均已開源,方便其他研究者使用和改進。文章也提供了相關論文和學術直播的信息。

總之,CatGWR模型的提出為地理空間建模提供了新的視角,其在處理復雜地理現象時能夠更好地捕捉空間異質性和情境影響,具有重要的理論意義和應用價值。


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