两类时空数据模型及其应用研究

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两类时空数据模型及其应用研究

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两类时空数据模型及其应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-12页
1.1 研究背景和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-11页
1.3 本文的研究内容和结构安排	第11-12页
第二章时空数据的性质	第12-21页
2.1 时空自相关性	第12-17页
2.1.1 时间自相关性	第12-14页
2.1.2 空间自相关性	第14-16页
2.1.3 时空自相关性	第16-17页
2.2 时空异质性	第17-20页
2.2.1 时间平稳性	第17页
2.2.2 空间平稳性	第17-18页
2.2.3 时空平稳性	第18-20页
2.3 本章小结	第20-21页
第三章时空自回归移动平均模型	第21-43页
3.1 自回归模型	第21-23页
3.1.1 时间自回归(AR)模型	第21页
3.1.2 空间自回归(SAR)模型	第21-22页
3.1.3 时空自回归(STAR)模型	第22-23页
3.2 移动平均模型	第23-24页
3.2.1 时间移动平均(MA)模型	第23-24页
3.2.2 空间移动平均(SMA)模型	第24页
3.2.3 时空移动平均(STMA)模型	第24页
3.3 自回归移动平均(ARMA)模型	第24-26页
3.3.1 时间延迟算子	第24页
3.3.2 自回归移动平均模型的建立	第24-26页
3.4 时空自回归移动平均(STARMA)模型	第26-31页
3.4.1 空间邻近性与空间权重矩阵	第26-27页
3.4.2 空间延迟算子	第27-28页
3.4.3 时空延迟算子	第28页
3.4.4 模型建立	第28-29页
3.4.5 模型识别	第29-30页
3.4.6 参数估计	第30-31页
3.4.7 模型检验	第31页
3.5 实例分析	第31-42页
3.5.1 数据描述	第31-33页
3.5.2 空间权重矩阵的建立	第33-34页
3.5.3 STARMA模型的建立	第34-36页
3.5.4 实验结果及模型检验	第36-42页
3.6 本章小结	第42-43页
第四章时空克里金模型	第43-53页
4.1 时空协方差函数	第43-45页
4.1.1 时空协方差函数和时空变异函数的定义	第43-44页
4.1.2 时空完全对称性和可分离性	第44页
4.1.3 几类不可分离型平稳时空协方差函数	第44-45页
4.2 时空克里金模型	第45-46页
4.3 实例分析	第46-52页
4.3.1 数据描述	第46-48页
4.3.2 探索性分析	第48-49页
4.3.3 模型建立与参数估计	第49-50页
4.3.4 模型验证与分析	第50-52页
4.4 本章小结	第52-53页
总结与展望	第53-55页
总结	第53-54页
展望	第54-55页
参考文献	第55-59页
附录	第59-60页
攻读学位期间取得的研究成果	第60-61页
致谢	第61页

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