Nonstationary Spatial Interpolation Method for Urban Model Development
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.
Notice bibliographique
Résumé
In some situations in urban modeling practice, data cannot be preserved at the highest possible level of resolution. For example, when data from different sources are collated, the areal partitioning systems may not be compatible with each other. In other cases, related but separated models (e.g., urban transportation–land use and environmental models) may have been designed to operate at different spatial scales, posing a challenge to any efforts to link them. In these and similar situations, a method for interpolating data is required to produce compatible zoning systems or data at a desired level of resolution. A nonstationary (location-specific) spatial interpolation method, which has various potential applications in transportation as well as urban modeling, is proposed. The method combines the concept of location-specific parameters of a geographically weighted regression model and the concept of variogram function of kriging used to model spatial autocorrelation. Two case studies are presented to illustrate the application of the method in situations that are common in urban and transportation analysis. The results suggest that the method can be a useful alternative for spatial interpolation when nonstationarity and spatial autocorrelation appear co-incidentally in the analysis. The model is therefore expected to help to improve the performance of urban models by providing more accurate data at desired levels of resolution.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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