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R语言地理加权回归数据分析

在自然和社会科学领域有大量与地理或空间有关的数据,这一类数据一般具有严重的空间异质性,而通常的统计学方法并不能处理空间异质性,因而对此类型的数据无能为力。以地理加权回归为基础的一系列方法:经典地理加权回归,半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。6.共线性与变量选择:地理加权回归中的岭回归与Lasso回归。3.广义地理加权回归:链接函数

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#r语言
长时间序列遥感数据分析与代码实现

遥感数据预处理,长时间序列遥感数据构建分析进行训练、巩固,及注意事项及技巧:.同期数据替换的时候,一般怎么操作。空间滤波有时候会扩大之前数据异常值的的范围,特别是均值滤波,需要注意什么?

#经验分享
GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化

根据地质灾害的孕育和发展机理,现有的数据资料和技术,以及实际应用需要,评价目标和研究经费等因素,采用适当的方法,可通过模型评估并分析研究区域对地质灾害的危险性。运用GIS分析技术,对各因素进行统计分析、信息叠加复合,研究地质灾害类型、分布规律级别和灾害损失度等,运用危险性指数等方法对地质灾害危险性现状进行评价与制图,将能使地质灾害风险评价更加效率化、科学化,为地质灾害数据库的建设提供有力支撑。从空

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#python#机器学习#算法
ArcGIS Pro基础入门、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python融合、案例全流程科研能力提升

1.Python简介及环境配置与安装;2.Python基础3.ArcPy导入与函数简介图表模块 (arcpy.charts)数据访问模块 (arcpy.da)地理编码模块 (arcpy.geocoding)影像分析模块 (arcpy.ia)制图模块 (arcpy.mp)元数据模块 (arcpy.metadata)Network Analyst 模块 (arcpy.nax 和 arcp

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#arcgis
PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

深度卷积网络采用“端对端”的特征学习,通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征,能够从大量训练集中自动学习全局特征(这种特征被称为“学习特征”),是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因,也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。为使广大学者能理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法,掌握利用PyTorch为基础的遥感影像地物分类,遥感图像目标检测,以及遥感图像目标分割等应用,1.现有几个

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#深度学习#人工智能#计算机视觉
【GPT教程】手把手教你用ChatGPT论文降重、润色、翻译、扩写

在这篇文章中,我将分享如何利用ChatGPT 4.0辅助论文写作的技巧。一些警示和风险我写在前面:ChatGPT会瞎编!!ChatGPT会瞎编!!不要用于查文献!!不要用于查文献!!不要指望AI帮你写论文!!不要指望AI帮你写论文!!温馨提示:ChatGPT能够在写作过程中提供灵感和帮助,但请仅作参考,避免过度依赖关于事实性问题要自己验证后使用,不要轻易相信它斩钉截铁的语气,更不要用于查文献。如果

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#人工智能
MATLAB、Python科研数据可视化绘图技巧

2、掌握Matplotlib基本图形(线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等)和高级图形(3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等)的绘制方法和技巧(图形样式的美化、图形的布局等)2、掌握MATLAB一维数据可视化方法和技巧(饼图、茎叶图、阶梯图、箱线图、微线图、堆叠折线图、日历热图、统计直方图、包络图等)5、掌握Pyecharts图形绘制方法和技巧(下载与安装

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#matlab#开发语言
如何用R语言做Meta分析,并与文献计量分析、贝叶斯、机器学习等进行融合,写给小白

R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制,可以对数据直接进行分析和显示,命令格式简单、结果可读性强,包含众多针对Meta分析软件包,是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对Meta分析原理、公式、操作步骤及结果分析,进阶应用进行详细解析,结合多个例子,是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方

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#r语言#开发语言
HEC-HMS和HEC-RAS快速入门、防洪评价报告编制及洪水建模、洪水危险性评价等应用

1、MIKE ZERO概述2、二维模型边界文件的提取方法3、二维模型网格的多种制作方法4、地形文件的获取或转换方法5、地形的插值方法。

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#经验分享
Windows系统下基于开源软件的多物理场仿真技术教程

随着计算机技术的发展,计算机仿真技术日益成为继实验和理论之后的第三种重要研究和设计手段。真实世界中遇到的问题往往是固体力学,流体力学,热,电磁等多种现象耦合而成,这给计算机仿真的实现带来极大的难度。虽然,现在有不少商业软件能够实现多物理场仿真,但是一来这些软件极其昂贵,二来闭源的发展方式也阻碍了研究者发展自己的模型。多物理场的开源软件限于其发展资金受限,又往往没有完善的界面且基于Linux系统,使

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#经验分享
到底了