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基于多源数据的城市区域收入水平估算方法研究

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基于多源数据的城市区域收入水平估算方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-19页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-16页
    1.2.1 城市社区尺度的分类研究第11-13页
    1.2.2 基于遥感和其他数据的经济因子估算方法研究第13-15页
    1.2.3 社会经济变量因子估算存在的问题第15-16页
  1.3 基于多源数据的社会经济变量的估发展趋势第16页
  1.4 论文的主要内容及结构安排第16-19页
第二章 城市研究区域的分类第19-27页
  2.1 研究区域数据来源第19-20页
  2.2 城市区域的分类第20-26页
    2.2.1 遥感传统的分类方法第20-21页
    2.2.2 研究区域的分类第21-23页
    2.2.3 社区分类结果第23-26页
  2.3 本章小结第26-27页
第三章 城市区域的纹理特征提取的方法研究第27-48页
  3.1 小波分析的应用第27-29页
    3.1.1 连续小波变换第27-28页
    3.1.2 离散小波变换第28-29页
  3.2 小波基的选取第29-32页
    3.2.1 Haar小波第30-31页
    3.2.2 Mexican hat小波第31页
    3.2.3 Gaussian小波第31页
    3.2.4 Coiflets小波第31-32页
  3.3 Daubechies小波的纹理提取第32-38页
    3.3.1 db2小波美国研究区域纹理提取第32-35页
    3.3.2 db2小波中国研究区域纹理提取第35-38页
  3.4 Symlets小波的纹理提取第38-43页
    3.4.1 sym4小波美国研究区域纹理提取第38-41页
    3.4.2 sym4小波中国研究区域纹理提取第41-43页
  3.5 灰度共生矩阵提取纹理特征第43-47页
    3.5.1 灰度共生矩阵的特点第44-46页
    3.5.2 灰度共生矩阵的纹理特征第46-47页
  3.6 本章小结第47-48页
第四章 城市区域的收入估算模型研究第48-76页
  4.1 经典的建模方法第48-57页
    4.1.1 主成分分析法第48-49页
    4.1.2 因子分析法第49-51页
    4.1.3 回归分析第51-52页
    4.1.4 神经网络方法第52-56页
      4.1.4.1 基本算法第54-55页
      4.1.4.2 动态BP神经网络预测算法第55-56页
    4.1.5 基于神经网络的预测原理第56-57页
      4.1.5.1 正向建模第56页
      4.1.5.2 逆向建模第56-57页
  4.2 统计分析收入模型第57-68页
    4.2.1 统计分析数据第57-58页
    4.2.2 统计分析建模第58-68页
      4.2.2.1 美国研究区域社区收入统计模型第58-64页
      4.2.2.2 中国成都相关研究区域收入统计模型第64-68页
  4.3 神经网络收入模型研究第68-72页
    4.3.1 美国研究区域社区收入神经网络收入模型第68-72页
    4.3.2 中国研究区域收入神经网络收入模型第72页
  4.4 中美研究区域的统计分析收入模型研究比较第72-73页
  4.5 中美研究区域的神经网络收入模型研究比较第73-75页
  4.6 本章小结第75-76页
第五章 总结与展望第76-79页
  5.1 总结第76-77页
  5.2 展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-84页
攻读硕士学位期间取得的成果第84-85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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