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基于TD-GNNWR的武汉市房价影响因子数据集(2019)


吴森森1丁佳乐1杜震洪*1
1 浙江大学地球科学学院,杭州310058

DOI:10.3974/geodb.2024.08.07.V1

出版时间:2024年8月

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关键词:

住房价格,武汉市, 加权回归模型

摘要:

作者以武汉市的房价为研究对象,运用网络信息收集技术汇集了武汉市房价样本和影响因子等基础数据,基于价格特征模型选取房价影响因子建立回归关系,采用基于地理神经网络加权回归方法(Travel Duration-Geographically Neural Network Weighted Regression (TD-GNNWR))对武汉市房价的空间非平稳过程进行建模,得到基于TD-GNNWR的武汉市房价影响因子数据集(2019)。该数据集包括:(1)研究区域范围数据;(2)2019年武汉市房价预测值的空间分布栅格数据;(3)2019年武汉市房价影响因子的空间分布矢量数据。数据集存储为.shp、.tif和.txt格式,由17个数据文件组成,数据量为1.65 MB(压缩为1个文件,126 KB)。基于该数据集的分析研究成果发表在《地理学报》2024年79卷8期。

基金项目:

国家自然科学基金(42001323);中华人民共和国科学技术部(2021YFB3900902); 浙江省科学技术厅(2021C01031)

数据引用方式:

吴森森, 丁佳乐, 杜震洪*. 基于TD-GNNWR的武汉市房价影响因子数据集(2019)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2024. https://doi.org/10.3974/geodb.2024.08.07.V1.

参考文献:


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数据下载:

序号 数据名 数据大小 操作
1 WuhanHousePriceInfFactor.rar 126.46KB
主办单位
中国科学院地理科学与资源研究所    中国地理学会
协办单位
CODATA发展中国家任务组    肯尼亚JKUAT大学    数字化林超地理博物馆