省、区/市县、乡镇）的经纬度数据，运用Geopy库中的默认WGS-84模型计算出误差在0.5%以内的小区距离，并以矩阵的形式导入Excel文件中，最后运用所获数据结合双约束重力模型，用编程迭代实现了蒲江县2025、2030、2035年的物流分布量预测。2021小区矩阵如下：小区12345678910111213141516合计146317916357350859006861667055115909
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2024-06-03 23:16:11
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Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution
一、场景分析
层次分析法在某些指标数据已知时候不可用。
成绩和排名已知的时候，要我们对几名同学进行合理评分（能够描述其成绩的高低，可以理解为前面的权重），用归一法就可以直接根据排名（倒序）计算评分了，但是却有一些不合理的地方。我们可以看出这样计算时，我们修改成绩只要保证排名
事物是连续的，时间是连续的.... 真实的世界大多都是连续的。但是我们能观察到的仅仅是离散的，原因有二：1.如果是连续记录需要的存储空间太大，就像记录史记 不能精确到×××秒2.我们得到数据是离散的，A->B->C 知道了A，C的记录可以用插值的方法去估计B当我们只有离散点数据的时候，想知道没有数据点的估值，我们可以用插值，插值可以拟合曲线，也可以拟合平面，甚至曲面...但是插值模型有
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2024-08-11 16:26:53
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1、 GIS服务区分析 区位因素是商业分析中一个至关重要的因素，因此在商店选址时，例行的服务区分析十分重要。服务区是指顾客分布的主要区域，在其范围内该店的商品销售量或服务营业额超过其竞争对手。对于现有商店，通过服务区分析可以考察市场潜力，评价经营业绩；对于新店，通过分析服务区可以在竞争对手背后发掘商机，从而有利于确定最佳选址。此外，服务区分析还有助于企业确定广告覆盖的重点地
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2024-07-30 11:58:46
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文章目录赛前选题及分析问题一观测站点选取缺失值和异常值处理时空趋势分析问题二问题三问题四总结赛前本科的时候有参加过数学建模的经历，当时为了保研加分临时找的队友组队。虽然最后没有拿到想要的加分，但是在数学建模比赛的过程中学到了很多的知识，也让我对编程产生了兴趣。在研究生阶段数学建模比赛虽然没有本科重要，但是这次拿到一等奖也是非常开心的，算是弥补了本科时的一个遗憾。选题及分析我们队伍选择的题目为E题，
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2024-10-28 09:12:05
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目录一、不同差值效果对比二、制图代码2.1用到的模块2.1.1遇到的问题2.2经纬度转shp坐标点2.2.1遇到的问题2.3IDW(反距离权重)2.3.1遇到的问题2.4利用Basemap渲染2.4.1遇到的问题三、结果展示3.1arcpy效果3.2Basemap模块效果一、不同差值效果对比因为arcpy不能部署在linux因此采用python第三方模块，左侧为反距离权重差值方法，右侧为最近邻，等
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2024-05-21 23:13:10
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1、反距离权重插值反距离权重插值算法通用方程如下图；其中在估算中用到的控制点的数目是根据距离来取最近的s个点，在使用计算机编算法时关于最近邻点的获取使用KD-Tree来计算以提高运行效率。2、KD-Tree构建kd-tree拿个例子说明为：二维样例：{（2,3），（5,4），（9,6），（4,7），（8,1），（7,2）}构建步骤：1、初始化分割轴：发现x轴的方差较大，所以，最开始的分割轴为x轴。
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2023-11-10 06:33:09
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反向传播如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产生的误差，按权重缩放后在网络中向前传播。既然我们知道输出误差，便可以用权重来反向传播到隐藏层。例如，输出
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2024-04-09 20:55:04
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# Java中的反距离权重法实现指南
反距离权重法（Inverse Distance Weighting，IDW）是一种常用的空间插值方法。它通过利用已知数据点周围的已知值来推断未知点的值。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在Java中实现这一算法。
## 流程概述
在实现反距离权重法之前，首先需要了解基本流程。以下是实现步骤的表格：
| 步骤编号 | 操作描述
如何利用arcpy设置数据空间参考中的M/Z值信息空间参考和地理处理1、M 分辨率（环境设置）2、M 容差（环境设置）3、输出包含 M 值（环境设置）4、Z 分辨率（环境设置）5、Z 容差（环境设置）6、输出包含 Z 值（环境设置）示例demo 空间参考和地理处理地理数据集的空间参考由以下各部分组成：包含地图投影和基准面的坐标系XY 分辨率、M 和 Z 分辨率和域（可选）XY 容差、M 和 Z
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2024-04-21 15:42:48
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TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。 为什么会有这个方法？ 我们知道，评价类问题常常用层次分析法处理，但层次分析法有一定的局限性，比如评价的决策层不能太多，太多的话n会很大，判断矩阵和一致矩阵差异可能会很大。当决策层中指标的数据是已知的时，就可以利用Topsis法使评价更加准确。 Topsis法基本介绍引例操作方法将原始矩阵
arcgis模型构建器发布GP服务首先模型构建器图下这个玩意 打开之后是一个空白的区域，可以在里面添加工具。 图上的是写的一个用反距离权重法的工具，输入数据，然后要进行空间插值的字段和要进行空间插值的属性，就可以直接输出结果，结果就是一张图。黄色的就是直接从arcgis的工具箱里面复制过来的，复制过来自带一个输出的方框。 黄色的工具的环境可以直接右键获取变量就出现了，然后点进去把每一个设置好用自己
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2024-06-16 20:33:49
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先给自己搞一个存放操作结果的数据库，然后把它设置为临时存放操作结果的位置。 把用到的数据加载进来：起点、终点、DEM、土地分类数据。计算成本数据：包括重分类的坡度、起伏度数据。 首先使用DEM数据生成坡度数据。 坡度数据的像元大小是2525的。DEM的数据也是2525的。 再使用DEM数据生成起伏度数据。该工具在spatial analyst tools 下的neighborhood下的foca
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2024-06-13 16:49:55
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B站详解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EF411W7Rw?spm_id_from=333.999.0.0将从以下5个点进行改进： 1、启发函数——曼哈顿距离等 2、权重系数——动态加权等 3、搜索邻域——基于8邻域搜索改进 4、搜索策略——双向搜索、JPS策略等 5、路径平滑处理——贝塞尔曲线、B样条曲线等权重系数改进1、改进效果以欧式距离为例 改进后
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2024-05-09 08:13:07
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1、简述反距离权重算法（IDW)根据离散点之间的距离和数据点的权重值来预测未知点，距离预测点俞近的点影响愈大，即距离的倒数较大，故而叫反距离。公式： Z表示数据的权重， diP 表示第i个已知点距离预测点P的距离。 图解说明 DISTANCEVALUEA35012B75010C85010
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2023-07-02 19:54:19
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1.算法功能简介 反距离权重 (IDW) 插值使用一组采样点的线性权重组合来确定像元值。权重是一种反距离函数。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小。例如，为分析零售网点而对购电消费者的表面进行插值处理时，在较远位置购电影响较小，这是因为人们更倾向于在家附近购物。 根据给定的控制
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2023-08-02 18:22:01
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在计算机图形学中，图像缩放指的是通过增加或去掉像素来改变图片的尺寸。由于要在效率和图像质量比如平滑度和清晰度之间做折衷，图像缩放并不是个平庸的过程。当图像尺寸增大的时候，组成图像的像素也越来越大，图像看上去就变“柔和”了。而缩小图像的时候, 图像就变得平滑和清晰了。对图像进行缩放，实际上根据原图像的像素信息推导出缩放后图像的像素信息，实际上是通过插值实现了这一问题。“Inverse Dista
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2024-04-03 08:47:19
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# Java 反距离权重法实现指南
反距离权重法（Inverse Distance Weighting，IDW）是一种常用于地理信息系统（GIS）的空间插值方法。其基本思想是，靠近已知数据点的未知点的权重会更高，而远离已知数据点的权重则会更低。本文将为你详细讲解如何在Java中实现反距离权重法，并附上必要的代码示例与说明。
## 实现流程概述
我们可以将实现反距离权重法的流程大致分为以下几步
大家应该看过商业地图的缩略图功能吧？以度娘地图为例，在使用街景地图的时候，左下角会出现一个地点一样的2D小地图：这个就是鹰眼功能的应用，在很多桌面软件中如Erdas、Envi，鹰眼是很常见的。//如果以下超链接日后更新了4.3或更高版本，请自行寻找4.2的sample配合本文学习~这次就解读2D overview map in SceneView这个例子。源代码：点我其实就是一个2D的
1、地理信息系统研究的基本科学问题是什么？地理信息系统主要研究在应用计算机技术对地理信息进行获取、存储、管理以及处理和分析过程中所提出的一系列基本问题。具体有： 1.地理信息信源理论：地理空间认知，地理信息本体，自然信息源和社会信息源本质等。 2.地理空间信息获取与传输：时空信息基准，地理信息传输机理与増衰规律、地理空间信息不确定性等。 3.地理信息存储与分析处理：地理信息标准、压缩与检索、变换与
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2024-10-30 09:23:47
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