在菜单栏中选择customize→extensions将network analyst选上。建立网络数据集首先需要道路中心线在交点处打断（右键菜单栏处→advanced editing）立体相交的不打断。尤其重要的是图层属性表中要包含NAME、LENGTH、Hierarchy、OneWay这些字段。（字段要在停止编辑的状态下才能添加） 道路中心线的处理3.1建立拓扑，拓扑只能在geoda
本实验专栏参考自汤国安教授《地理信息系统基础实验操作100例》一书实验平台：ArcGIS 10.6实验数据：请访问实验1（传送门）空间分析篇--实验77 按要素分区统计路网目录一、实验背景二、实验数据三、实验步骤（1）标识公路数据（2）计算公路长度（3）统计各省份公路长度（4）绘制统计直方图一、实验背景对地理对象进行空间统计分析时，常常需要基于特定的统计分区，如规则的公里格网、行政区域等。通过空间
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2024-05-31 16:23:40
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S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便的探索数据。 目前S语言的实现版本主要是S-PLUS。它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱，S-PLUS强调
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2024-07-31 19:13:01
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本实验专栏参考自汤国安教授《地理信息系统基础实验操作100例》一书实验平台：ArcGIS 10.6实验数据：请访问实验1（传送门）高级编辑篇--实验53 导出线、面要素的坐标值目录一、实验背景二、实验数据三、实验步骤（1）提取线要素折点（2）导出坐标至TXT文件（3）导出面要素折点坐标一、实验背景二维地理矢量数据常以点要素、线要素和面要素的形式进行记录与表达，而线要素和面要素的结构均由多个点要素连
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2024-07-11 14:07:18
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目的根据 CWUR 所提供的世界各地知名大学各方面的排名（师资、科研等），一方面通过数据可视化的方式观察不同大学的特点，另一方面希望构建机器学习模型（线性回归）预测一所大学的综合得分。数据来源方法使用线性回归模型，尝试使用梯度下降法，最小二乘法实现回归预测，学习使用sklearn便捷的实现线性回归，并做预测结果与模型系数进行评价分析过程一、导入工具包import pandas as pd
impo
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2024-05-16 06:08:10
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Logistic回归一、概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. RL 损失函数求解 4.1 基于对数似然损
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2024-04-03 21:14:44
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Part.1 光伏组件温度的影响因素和热模型 光伏组件运行温度受到系统设计、安装方式和气象因素等影响。设计因素包括了组件的技术类型、封装材料的类型，安装方式包括了固定支架安装(敞开式)、屋顶顺坡安装及跟踪支架安装等。气象因素包括环境温度、
辐射量
和风速。因此，预测户外光伏组件的运行温度是一个非常复杂的工作，需要同时考虑到上述几个因素。
在科学研
D-P vs Bend Simplification一 实验流程1.1 数据下载本次实验使用中国山东省海岸线数据(部分)，该数据下载于OSM官网，使用ArcGIS转换为shp格式，图像如下。源数据图像数据1数据21.2 筛选海岸线数据接着我们对原始数据进行筛选，选择出海岸线数据，打开shp属性表可以看到：所以使用ArcGIS按属性选择工具即可筛选出所有的海岸线数据。筛选结果为：筛选结果图像数据1数
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2024-05-13 14:15:00
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目录背景非线性模型转换为线性模型背景非线性关系线性化的几种情况应用平滑数据处理参考文献 背景大一做项目，使用过huff模型与gwr模型（地理加权回归）的线性化。在处理数据过程中也遇到了平滑数据处理的问题。这里做一个总结记录。非线性模型转换为线性模型背景模型可以分为线性模型和非线性模型，有时候为了处理需要将线性模型转换为非线性模型，如地理加权回归模型只能适用于线性数据，而huff模型是非线性模型，
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2024-05-11 20:21:47
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如果说在2008年上半年ArcGIS9.3发布之时大家还在为rest是否合适面向数据处理的GIS应用，以及到底是SOAP还是rest等问题而争论不休，那么今天看来，基于rest的webGIS应用遍地开花，大放其采。一切似乎昭示着ADF终于快修成正果，而SOAP也岌岌可危？表面的现象确实如此，ArcGIS从10.0下一个版本将不再更新ADF，因为ADF与Web2.0简单而强大的理念相悖。但是作为ES
前言建立空间计量模型的前提，一般要引入空间权重矩阵来表达个位置的空间区域邻近关系。 但空间权重矩阵的构造一直是备受争议的，理论是不存在最优的空间矩阵，那么在实证分析中，通常用一个词总结试一试。下文总结了目前研究中所有的空间权重矩阵。1.邻接矩阵空间矩阵的常规设定有两种，一个是 简单二进制邻接矩阵，按照国际响起规则，顾名思义相邻（共边）为1，反之为0.，如果地理单元与地理单元相邻或存在连接；，如果地
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2024-07-04 05:52:07
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本实验专栏参考自汤国安教授《地理信息系统基础实验操作100例》一书实验平台：ArcGIS 10.6实验数据：请访问实验1（传送门）空间分析篇--实验92 以图形与表格构建趋势面目录一、实验背景二、实验数据三、实验步骤（1）加载Excel表格数据（2）连接表格（3）创建字段并保存字段值（4）创建空间趋势面数据（5）裁剪出林地范围内数据（6）自然裂点法显示一、实验背景传统的野外地理调查，常常会采用抽样
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2024-04-04 07:45:09
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本博客主要介绍GTWR模型及其扩展以及传统的GWR。我们的相关论文也已经发表，可以点击查看对应介绍博客，也可以直接点击查看论文1，论文2。相关代码也已经开源啦，可以前往github或gitee自取，跳转获取1.GTWR介绍Huang在GWR模型的基础上提出GTWR模型，GWR模型中自变量的回归参数随空间地理位置的变化而变化，而GTWR模型中自变量的回归参数是随着时空位置的变化而变化。因此该模型相对
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2024-03-18 20:42:05
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哈喽，大家好。不知道大家有没有发现，最近给大家分享的Python项目的使用文档用的都是Python内置的argparse模块。今天给大家分享下该模块的使用。 大家在使用命令的时候，一般都会用-h查看命令帮助文档。如：用rm -h查看如何删除文件 rm -h
再比如，用pip -h查看如何安装Python包 pip -h
可以发现，这俩命令的帮助文档在格式上有些相似，这说明
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2023-09-05 10:05:24
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致谢：所有数据和方法都源自城市数据派MGWR课程主讲于瀚辰老师以下是于老师最近发表的相关论文沈体雁,于瀚辰,周麟,古恒宇,何泓浩.北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究[J].经济地理,2020,40(03):75-83.一、效果图二、关于MGWRMGWR（多尺度地理加权回归）是由Stewart Fotheringham教授团队开发，基于Micros
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2024-03-05 21:54:50
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(再次接近6000字，诚意满满啊）从这一章开始进入实际操作环节……首先还是用ArcGIS，毕竟这个东西比较容
原创
2022-07-07 09:06:25
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白话空间统计二十四：地理加权回归（七）ArcGIS的GWR工具扩展参数说明近期无论是开发者大会，还是个人工作，相当的忙，所以停了一段时间……不过地理加权回归写到第七章，自我感觉也差不多了，无论是基础理论还是来历，包括基础参数的意义，都应该介绍得比较清楚了，当然，后面可能是大家更关心的内容，也就是在ArcGIS（或者其他软件里面），怎么去执行地理加权回归，执行完成之后，生成的结果又如何解读？
原创
2022-07-25 09:40:48
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在回归分析浅析中篇的文章发出去之后，有热心网友问了一个直击灵魂的问题。确实，在中篇中写道：这句话该怎么理解呢？一般情况下，拿到研究数据之后，如果我们计划使用GLR工具，首先需要判断使用哪个模型，使用哪个模型是由数据来确定的，当数据都是整数时，究竟是用高斯还是泊松呢？我们知道，高斯模型需要满足数据正态分布。在Pro中如何看数据是否正态分布呢？打开Pro，在内容列表中选择包含因变量的原始图层，选择创建
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2024-04-26 14:43:22
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所有放到游戏里面的模型都是低模，不仅是手机游戏，甚至是主机游戏；可能很多人要问，那次世代游戏呢？那些3A大作呢？这么高清的画质也是低模吗？如果大家了解游戏建模的制作流程，这个问题就迎刃而解了。我从游戏模型的制作流程方面为大家分析一下，为什么你们看到的游戏里面的模型都是低模？3D建模有两种制作流程和方法：第一种：低模+手绘贴图因为受到电脑，手机性能的限制，所以游戏的模型面数都要要尽量地
介绍回归分析分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。线性回归是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。在传统回归分析中，如最小二乘模型（OLS），基本假设是自变量与因变量的关系在整个地区保持稳定。一般线性回归都是全局的。地理加权回归是一种空间分析
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2024-03-05 14:42:28
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