基于TD-GNNWR的武汉市房价因子空间非平稳性研究

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本推文来源：地理学报 城市住房价格与其影响因子间的回归关系具有显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征。针对传统欧式距离难以有效描述房价建模的空间邻近性、经典地理加权回归（GWR）模型难以拟合复杂非线性特征等问题，本文采用出行时间（TD）作为空间距离度量方法，并引入空间加权神经网络建立了一种基于出行时间的地理神经网络加权回归（TD-GNNWR）方法，进而构建了基于TD-GNNWR的城市房价估算模型。在武汉市2019年二手房数据的建模中，TD-GNNWR模型相比GWR模型拟合精度提升16%，且更精确地捕获了局部空间非平稳特征，可以更好地解释影响因子对武汉市房价的作用机制及城市区划导致的空间差异。 武汉市房价数据为从安居客网站①(① 参见网址： https://wuhan.anjuke.com 。)获取的2019年二手房交易信息，通过数据清洗剔除异常数据以及别墅 ………………………………