地理卷积神经网络加权回归模型的详细实现方案

以下为地理卷积神经网络加权回归模型的详细实现方案。由于篇幅限制，代码和说明将分模块呈现。

地理卷积神经网络加权回归模型实现

目录

1. 理论基础
2. 数据预处理
3. 模型架构设计
4. 空间权重矩阵生成
5. 混合模型实现
6. 实验与结果分析
7. 优化与扩展
8. 结论

一、理论基础

1.1 地理加权回归（GWR）

地理加权回归是传统线性回归的空间扩展形式，其核心公式为：

[ y_i = \beta_0(u_i,v_i) + \sum_{k=1}^{p}\beta_k(u_i,v_i)x_{ik} + \epsilon_i ]

其中 ((u_i,v_i)) 表示空间坐标，(\beta_k(u_i,v_i)) 是空间变系数

1.2 卷积神经网络

CNN通过局部连接和权值共享处理空间特征，典型结构包含：

• 卷积层：提取局部空间特征
• 池化层：降维和特征选择
• 全连接层：综合特征预测

1.3 空间自相关