[发明专利]一种基于多元自适应回归的地理空间异常探测方法

权利要求书

1.一种基于多元自适应回归的地理空间异常探测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：针对获取的探测变量及其它地理变量进行数据预处理及回归变量的确定；

步骤二：构建自适应空间邻域；

步骤三：针对探测变量及其它独立地理变量，构建地理加权回归模型；

步骤四：计算所有空间实体的稳健空间异常度，并组成集合，其中异常度偏离均值一定倍数的空间实体判别为空间异常；

所述步骤二包括：

1)根据待检测实体的空间位置构建Delaunay三角网，表达空间实体的粗空间邻接关系；

2)把Delaunay三角网所有边长按升序排列，构成边长序列E，序列中位于上、下四分位数之间所有边长的平均值作为稳健平均边长，利用下列公式进行计算：

其中，Len_ei表示边e_i的边长，m表示Delaunay三角网的边长数目；

3)采用如下公式获取并打断Delaunay三角网中所有不合理边Unreasonable_E，表达空间实体的细空间邻接关系：

其中，α为调节因子，用于调整不合理边的判断阈值，取值范围为[2,4]；

4)在打断不合理边的Delaunay三角网中，针对每个空间实体，采用如下公式计算其空间邻域半径R(P_i)：

其中，Mean²(P_i)表示空间实体P_i的2阶邻域内所有边长的平均值；STD(P_j)表示空间实体P_j的1阶邻域内边长的标准差；n表示数据集中空间实体的数目；

5)落在每个空间实体P对应的空间邻域半径范围内的其它实体即为该实体的空间邻域，记为NN(P)。

2.根据权利要求1所述的基于多元自适应回归的地理空间异常探测方法，其特征在于，所述步骤一，

1)针对获取的探测变量及其它地理变量，检验是否存在缺失，若存在，则进行插补；

2)对探测变量进行均值、中值、范围、标准差、变异系数、峰度或偏度统计；

3)针对其它地理变量，以模型拟合优度的检验统计量F₁为检验统计量，采用逐步回归法确定用来构建模型的回归变量；所述逐步回归法包括向前选择法、向后剔除法或逐步选择法。

3.根据权利要求1所述的基于多元自适应回归的地理空间异常探测方法，其特征在于，所述空间位置为经纬度时，则将其转换为投影坐标。