基于空間距離計(jì)算的空間自相關(guān)權(quán)重系數(shù)是經(jīng)典空間插值方法的核心,然而由于空間距離與自相關(guān)權(quán)重之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,反距離權(quán)重（IDW）法和克里金（Kriging）法等傳統(tǒng)空間插值方法,在求解權(quán)重精準(zhǔn)解時(shí)存在一定的局限性。由此,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超強(qiáng)的非線性擬合能力,通過(guò)融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間自回歸方法,建立了空間自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SARNN）模型,實(shí)現(xiàn)了空間自相關(guān)權(quán)重的精準(zhǔn)計(jì)算并將其應(yīng)用于空間插值研究。為驗(yàn)證SARNN模型的有效性和可行性,采用兩類(lèi)模擬數(shù)據(jù)及海洋環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證,并與IDW法和Kriging法進(jìn)行精度對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SARNN法顯著提升了R²、RMSE、MAE、MAPE等統(tǒng)計(jì)指標(biāo),插值結(jié)果明顯優(yōu)于IDW法和Kriging法;同時(shí),SARNN法在空間插值中對(duì)突變數(shù)據(jù)和極值數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確,改善了傳統(tǒng)插值方法空間平滑過(guò)渡差,易出現(xiàn)"牛眼"、鋸齒現(xiàn)象等問(wèn)題,顯著提高了空間插值結(jié)果的準(zhǔn)確性與合理性。SARNN法提供了一種空間插值的新思路,具有較為廣泛的應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2020,47(05)北大核心CSCD

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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