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Enregistrement W3168430863 · doi:10.1080/00396265.2021.1935578

Mixed geographically and temporally weighted regression for spatio-temporal deformation modelling

2021· article· en· W3168430863 sur OpenAlex
Zhijia Yang, Wujiao Dai, Wenkun Yu, Qiang Shi, Rock Santerre

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSurvey Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSpatial and Panel Data Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jilin Province
Mots-clésRegressionLinear regressionRegression analysisLocal regressionMathematicsSegmented regressionDeformation (meteorology)StatisticsPolynomial regressionGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the regression coefficient of independent variable has both global stationarity and spatio-temporal non-stationarity properties, the deformation model based on the geographically and temporally weighted regression (GTWR) will no longer be applicable. In order to resolve this problem, we propose an improved method to establish the spatio-temporal deformation model using mixed geographically and temporally weighted regression (MGTWR). In this method, both the global regression coefficient and the variable regression coefficient are selected for regression coefficient hypothesis test, and the local linear two-step estimation method is used to fit the MGTWR model. A dam deformation modelling example shows that the MGTWR model improves the average prediction accuracy by 57.6% compared to the GTWR model when the regression coefficients have both global stationarity and spatio-temporal non-stationarity properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle