論文の概要: Artificial Geographically Weighted Neural Network: A Novel Framework for Spatial Analysis with Geographically Weighted Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03734v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 01:48:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:14:19.374637
• Title: Artificial Geographically Weighted Neural Network: A Novel Framework for Spatial Analysis with Geographically Weighted Layers
• Title（参考訳）: 人工地理的重み付きニューラルネットワーク:地理的重み付き層を用いた空間解析のための新しいフレームワーク
• Authors: Jianfei Cao, Dongchao Wang,
• Abstract要約: AGWNNは、複雑な非線形空間関係を捉えるために、地理的に重み付けされた技術とニューラルネットワークを統合する新しいフレームワークである。 AGWNNの性能を厳格に評価するために、シミュレーションデータセットと実世界のケーススタディの両方を用いて包括的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Geographically Weighted Regression (GWR) is a widely recognized technique for modeling spatial heterogeneity. However, it is commonly assumed that the relationships between dependent and independent variables are linear. To overcome this limitation, we propose an Artificial Geographically Weighted Neural Network (AGWNN), a novel framework that integrates geographically weighted techniques with neural networks to capture complex nonlinear spatial relationships. Central to this framework is the Geographically Weighted Layer (GWL), a specialized component designed to encode spatial heterogeneity within the neural network architecture. To rigorously evaluate the performance of AGWNN, we conducted comprehensive experiments using both simulated datasets and real-world case studies. Our results demonstrate that AGWNN significantly outperforms traditional GWR and standard Artificial Neural Networks (ANNs) in terms of model fitting accuracy. Notably, AGWNN excels in modeling intricate nonlinear relationships and effectively identifies complex spatial heterogeneity patterns, offering a robust and versatile tool for advanced spatial analysis.
• Abstract（参考訳）: 地理的重み付き回帰(GWR)は空間的不均一性をモデル化する手法として広く知られている。 しかし、従属変数と独立変数の関係は線型であると一般的に仮定される。 この制限を克服するために、複雑な非線形空間関係を捉えるために、地理的に重み付けされた技術とニューラルネットワークを統合する新しいフレームワークであるArtificial Geographically Weighted Neural Network (AGWNN)を提案する。 このフレームワークの中心となるのはGWL(Geographically Weighted Layer)で、ニューラルネットワークアーキテクチャ内の空間的不均一性をエンコードするように設計されている。 AGWNNの性能を厳格に評価するために、シミュレーションデータセットと実世界のケーススタディの両方を用いて包括的な実験を行った。 以上の結果から,AGWNNは従来のGWRと標準ニューラルネットワーク(ANN)をモデル適合精度で大幅に上回っていることが明らかとなった。 特にAGWNNは複雑な非線形関係をモデル化し、複雑な空間的不均一性パターンを効果的に同定し、高度な空間分析のための堅牢で汎用的なツールを提供する。

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