【摘 要】
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受地理过程的动态随机性影响，时序空间数据建模普遍存在先验知识缺乏与模型参数设置问题，导致单一模型难以有效反映地理系统的整体运行状态。本文提出了一个普适性的集成学习框架，设计了基于异态集成学习的层叠泛化模型，按照组合模型最大化减小原始预测误差原则改进了层叠泛化模型平均输出的混合策略，并基于error-ambiguity decomposition对提出的层叠泛化模型的有效性进行了数学证明。基于北京市
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
【出 处】
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2016地球与行星全国博士后学术论坛
论文部分内容阅读
受地理过程的动态随机性影响，时序空间数据建模普遍存在先验知识缺乏与模型参数设置问题，导致单一模型难以有效反映地理系统的整体运行状态。本文提出了一个普适性的集成学习框架，设计了基于异态集成学习的层叠泛化模型，按照组合模型最大化减小原始预测误差原则改进了层叠泛化模型平均输出的混合策略，并基于error-ambiguity decomposition对提出的层叠泛化模型的有效性进行了数学证明。基于北京市交通路网通行状态数据的实验结果表明，层叠泛化模型的均方根误差与平均绝对误差均小于单一模型；平均绝对误差方差均小于基于数理统计的混合模型，验证了层叠泛化模型在时序空间数据预测方面的优越性。
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