基于logistic回归模型的城市功能区识别     

冯然  董先敏  梁婷  王路遥 《测绘与空间地理信息》2018,(4):109-112

通过构建兴趣点与城市功能区之间的logistic回归模型进行功能区识别,以武汉市主城区为例进行试验分析,将识别结果可视化并与《武汉市城市总体规划图(2010—2020)》进行对比,通过百度地图进行验证。研究结果表明,logistic回归模型与兴趣点数据相结合能基本识别居住用地、商业服务业设施用地、工业用地、公共管理与公共服务用地,准确率较高。  相似文献   

基于K-means聚类与空间相关性的零售户销售行为分析     

王路遥  高山  李俊  樊红 《测绘通报》2019,(9):51-54

零售活动作为城市商业活动的核心之一，对于城市经济水平的反映、消费者行为的把握具有重要作用。为了获取微观的消费者特征，本文基于贵阳零售店的营销数据，提出了更加微观的销售特征提取方式，利用K-means进行店铺分类和特征提取，验证了销售特征与实际销量之间的相关关系，并且在此基础上，开展了针对零售店的精准配货方式推荐，得到了可靠的试验结果。本文的研究能够对当前企业的控制型决策过程进行转变，能够根据市场表现实时的调整营销方案，有效提高社会经济效益。  相似文献   

基于Moore-Penrose广义逆及立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法     

王珂  刘国林  付政庆  王路遥 《测绘学报》2022,51(3):340-350

针对测绘领域中函数模型为非线性函数的线性组合的特殊结构,本文提出了基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法。该方法首先利用变量投影算法消除可分离非线性模型中的线性参数,将包含两类参数的原非线性优化问题转化为仅含有非线性参数的最小二乘问题。然后,基于Moore-Penrose广义逆矩阵的微分和立体矩阵理论计算最小二乘目标函数的一阶导数,进而采用非线性优化的LM方法求解非线性参数的最优估值。最后,根据最小二乘方法求解线性参数的最优估值。通过指数函数模型拟合和机载LiDAR全波形参数求解试验与传统参数不分离优化方法进行对比,结果表明,基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法对待求参数初值依赖性低,同时避免了迭代过程中线性参数导致的病态问题,算法稳定性好,为测绘领域中可分离非线性最小二乘问题的解算提供了一种思路,也拓展了可分离非线性最小二乘方法的应用。  相似文献   

基于矩阵分解的可分离非线性最小二乘问题求解方法及其应用EI北大核心CSCD     

王路遥刘国林王凤云王珂韩宇 《测绘学报》2022,(11):2317-2327

针对可分离非线性函数模型的特殊结构,本文使用变量投影法(VP)将线性参数与非线性参数分离开来,并分别与矩阵的满秩分解、QR分解、奇异值分解和施密特正交化相结合,对两类参数分别求解,缩短了计算机解算方程组的运算时间,使算法更加高效,同时也使得具有一定病态程度的方程组在解算过程中保持相对较好的稳定性。本文利用Mackey-Glass时间序列拟合试验和空间直角坐标转换参数解算试验对比分析了基于不同矩阵分解方法的算法优劣性。试验结果表明,基于矩阵分解的改进变量投影法具有高效的运算效率与稳定的解算过程,也适用于解算空间直角坐标转换参数问题。  相似文献