发表于 2024年7月1日1年前 来自浙江大学 GIS 实验室的研究人员构建了 osp-GNNWR 模型，将空间邻近性度量 (OSP) 与地理神经网络加权回归方法进行结合，创新性地引入神经网络方法，提升了模型对房价预测的准确性。 该成果已发表于地理信息科学领域知名期刊 International Journal of Geographical Information Science ，论文的第一作者浙江大学遥感与地理信息系统博士生丁佳乐，于 7 月 17 日 19:00 ，以线上直播的形式，介绍模型的设计思路与应用场景，并进一步分享地理加权回归的空间回归分析方法。 如果你对地理信息科学、AI for Science 感兴趣，或者想了解一下 AI 如何预测房价趋势，都可以在正常深度学术分享中找到答案！ 预约直播： https://mp.weixin.qq.com/s/vPYsxw5ffEJpNYYe3J4AYA
来自浙江大学 GIS 实验室的研究人员构建了 osp-GNNWR 模型，将空间邻近性度量 (OSP) 与地理神经网络加权回归方法进行结合，创新性地引入神经网络方法，提升了模型对房价预测的准确性。
该成果已发表于地理信息科学领域知名期刊 International Journal of Geographical Information Science ，论文的第一作者浙江大学遥感与地理信息系统博士生丁佳乐，于 7 月 17 日 19:00 ，以线上直播的形式，介绍模型的设计思路与应用场景，并进一步分享地理加权回归的空间回归分析方法。
如果你对地理信息科学、AI for Science 感兴趣，或者想了解一下 AI 如何预测房价趋势，都可以在正常深度学术分享中找到答案！
预约直播： https://mp.weixin.qq.com/s/vPYsxw5ffEJpNYYe3J4AYA