文章目录TOPSIS方法概述TOPSIS方法步骤（重点）熵权法对TOPSIS模型的修正熵权法的步骤（重点）一些个人看法 TOPSIS方法由C.L.Hwang和K.Yoon在1981年首次提出，在国内常简称为优劣解距离法，是一种常用的综合评价方法。TOPSIS方法可以充分利用原始数据的信息，其结果能精确反映各评价方案之间的差距。TOPSIS方法的基本过程为：先将原始数据矩阵进行正向化处理，再对正向
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
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
优劣解距离法，TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。 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。 那么如何利用原始数据的信息呢？在上一篇层次分析法中，我们提到了层次分析法
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
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。
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
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
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
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
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
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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倾斜摄影软件读取Mavic 2 Pro位置偏移问题解决方法1 Mavic 2 Pro的Exif信息中GPS位置错误的BugMavic 2 Pro(下面简称M2P)固件版本低于或等于01.00.0200时，存在一个Bug，就是Exif和XMP明码形式记录的照片GPS信息不统一，准确的说是Exif信息记录错误，XMP是正确的，Exi
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
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
邻接表做存储结构时，找邻接点所需的时间取决于顶点和边的数量，DFS，BFS时间复杂度为O(n+e)。1、邻接表2、邻接表 DFS： 从起点出发，走过的点要做标记，发现有没走过的点，就随意挑一个往前走，走不了就回退，此种路径搜索策略就称为“深度优先搜索”，简称“深搜”。其实称为“远度优先搜索”更容易理解些。因为这种策略能往前走一步就往前走一 步，总是试图走得更远。所谓远近(或深度），就是以距离起点的
反距离权重法
=========================================================================== 反距离权重 (IDW) 插值可以明确地验证这样一种假设：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。
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2013-01-17 11:58:00
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一、网络分析学习【说明】实验内容和数据均来自ArcMap官网上，可以自行下载练习gis学习（使用软件：ArcGIS 10.1）实验4 定位器无法加载 实验6 复制要素时系统崩溃 实验7 地址查找功能无法使用（定位器加载系统崩溃）第二部分修改方案无法实现，站点无法添加【问题描述】 选择地址定位器时跳出“ArcGIS for desktop 遇到严重应用程序错误”【解决】 第一次尝试解决：csdn论坛
every blog every motto: You never know how strong you really are until being strong is the only choice you have。0. 前言GIS案例，第八天学习1. 正文1.1【问题1】现对某林地进行树种调查，随机设立了100个采样点。在采样点处针对松树种进行计数统计，并保存在Excel中。试生成该松树
