空间权重矩阵

常用的确定空间权重矩阵的规则（补充）：在空间统计分析中，确定空间权重矩阵时需要考虑地理空间中距离与相关性的变化关系。线性递减关系较为常见，但当相关性随距离呈现非线性递减关系时，可引入参数 \(\alpha\) 进行调整，以适应不同的地理现象。常用公式的调整形式为： \[\text{非线性递减关系公式}: \quad W_{ij} = f(d_{ij}, \alpha)\] 其中，\(\alpha = 2\) 时广泛适用于许多地理现象，为更加精准地体现距离对相关性的影响，需根据实际需求选择适当的 \(\alpha\) 值。

利用输入的x和y坐标，生成基于距离和时间条件的空间权重矩阵，适用于空间计量经济学中的回归分析。特别适用于考虑时间条件的享乐回归，如对几年内的销售数据集进行房屋销售额评估。例如，排除一年前的交易作为邻居，模拟可比销售额评估方法。

在MATLAB开发中，图像的模板窗口会根据位置计算加权平均矩阵，将位置作为权重因子，并最终除以总权重。这种方法可以有效提高图像处理的精度和效率。

AHP（层次分析法）用于指标权重确定，涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。

AHP权重计算指南 本指南详细介绍了层次分析法(AHP)中权重计算的步骤，包括： 层次单排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 权重的最终计算方法

Matlab开发：双重微分方程的状态空间系统矩阵构建。利用一对微分方程建立状态空间系统矩阵，实现系统动态模拟与分析。

简单的二进制邻接矩阵是空间统计分析中常用的一种方法，结合基于距离的二进制空间权重矩阵，是确定空间权重的有效规则之一。

[X,Y,Z] = ROTATESURF(x,y,z,euleraxis,eulerangle)功能用于旋转三维数据xyz，其中x、y和z为相同大小的矩阵，旋转轴为euleraxis（向量），旋转角度为eulerangle（弧度）。SURF(X,Y,Z)用于显示旋转后的对象。如果省略输出参数，则使用SURF命令显示对象但不返回输出。使用ROTATESURF(AX,...)可以绘制到指定的坐标轴AX而非当前坐标轴GCA。例如，euleraxis = [1,1,1]; eulerangle = pi/4; [x,y,z] = peaks(25); [X,Y,Z] = rotatesurf(X,Y,Z,euleraxis,eulerangle); surf(X,Y,Z)。

空间计量经济学经常使用的地级市距离矩阵对研究地区经济联系及影响具有重要意义。

使用遗传算法在 MATLAB 中优化权重，同时满足等式约束。