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J-GLOBAL ID：201802239223852991   整理番号：18A2081685

地理的加重回帰における最適帯域幅を見つけるためのいくつかのアルゴリズムの比較について【JST・京大機械翻訳】

On comparing some algorithms for finding the optimal bandwidth in Geographically Weighted Regression

著者 (2件)： da Silva Alan Ricardo (Departamento de Estatistica, Universidade de Brasilia, Brazil) ,  Mendes Felipe Franco (Departamento de Estatistica, Universidade de Brasilia, Brazil)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 73  ページ： 943-957  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地理的加重回帰(GWR)モデルは帯域幅の選択に敏感であり,この選択は伝統的に黄金セクション探索アルゴリズムを通して行われる。このアルゴリズムは,モデルの効率を定量化する交差検証(CV)として知られている関数に適用され,その結果,最良のモデルをもたらす最適パラメータを探すことができる。本論文において,CV関数の挙動を研究して,それが厳密に凸でないときに,黄金部分探索アルゴリズムがグローバルなものの代わりに局所的最小値に収束することを証明した。3つのアルゴリズムを用いて,最適帯域幅を見つけた。即ち,雷探索アルゴリズム,調和探索アルゴリズム,および黄金部分探索アルゴリズムの適応である。さらに,GWRモデルにおける各々の適合性をチェックするために,それらの間で比較を行った。1つ以上のシミュレーションにおいて,最適帯域幅からはるかに遠い値をもたらすので,この状況において,黄金部分探索アルゴリズムが最も適切でないことが分かった。また,最適値から遠い帯域幅を持つモデルは,最適帯域幅を持つモデルと比較して,パラメータ推定の有意差を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *帯域幅 ,  適応性 ,  *アルゴリズム ,  凸形 ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： 有意差 ,  最適値 ,  最適パラメータ ,  探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： GWR ,  黄金断面探索アルゴリズム ,  雷アルゴリズム

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 地理的加重回帰 ,  帯域幅 ,  アルゴリズム