【摘 要】
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城市的交通状态具有显著的空间特征,为探索城市交通数据的空间特征.本文以贵阳市交通数据为例.首先,对贵阳市交通流量进行空间相关性分析.在构建不同的空间权重矩阵的基础上,
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城市的交通状态具有显著的空间特征,为探索城市交通数据的空间特征.本文以贵阳市交通数据为例.首先,对贵阳市交通流量进行空间相关性分析.在构建不同的空间权重矩阵的基础上,通过Moran’s I指数判断交通流量的空间自相关性大小.基于空间相关性构建空间自回归模型,采用极大似然估计方法估计,并与普通线性回归模型比较,结果表明空间自回归模型优于普通线性回归模型.其次,对交通流量的空间异质性运用核密度估计法,通过对不同时段交通流量的空间分布趋势面的探索性研究,以此发现城市道路交通流量热点和冷点区域.在交通流量的空间异质性特征分析的基础上,构建地理加权回归模型探索交通流量空间非平稳性.对比于普通线性回归模型,地理加权回归模型表现出了明显的优越性.再借助ArcGIS软件将地理加权回归模型预测结果在贵阳市地图上实现可视化.最后,通过交通数据的空间相关性和空间异质性特征,将空间自回归模型与地理加权回归模型扩展为变系数空间自回归模型.运用非参数的B样条方法估计,得到了较好的估计结果,研究了大样本性质,并对估计结果进行模拟验证.
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