[發明專利]基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法和裝置有效
| 申請號： | 201810465502.X | 申請日： | 2018-05-16 |
| 公開（公告）號： | CN108763673B | 公開（公告）日： | 2021-11-23 |
| 發明（設計）人： | 王琦;李芳柏;劉建鋒;于煥云;孫蔚旻;郝冬梅;潘蘇紅 | 申請（專利權）人： | 廣東省科學院生態環境與土壤研究所 |
| 主分類號： | G06F30/20 | 分類號： | G06F30/20;G06F17/18;G06Q50/26;G06F111/04 |
| 代理公司： | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人： | 胡輝 |
| 地址： | 510650 廣*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 lasso 回歸 土地利用 變化 驅動力 篩選 方法 裝置 | ||
1.基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取研究區域內至少兩個時間段的土地利用變化的數據以及驅動因子的數據；
以土地利用變化作為LASSO回歸模型的響應變量，以驅動因子作為LASSO回歸模型的解釋變量，構建LASSO回歸模型，并執行第一次LASSO回歸；
計算第一次LASSO回歸中每一步的殘差平方和以及多元共線性指標，根據計算得到的殘差平方和以及多元共線性指標確定需要剔除的驅動因子；
以土地利用變化作為LASSO回歸模型的響應變量，以剩余的驅動因子作為LASSO回歸模型的解釋變量，執行第二次LASSO回歸；
根據第二次LASSO回歸中響應變量的系數確定驅動因子的重要性；
所述驅動因子的數據包括自然地理數據和經濟數據。
2.根據權利要求1所述的基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法，其特征在于：還包括以下步驟：
對驅動因子的數據進行預處理，剔除異常數據；
所述異常數據是指在驅動因子的數據中大于μ+3σ或小于μ-3σ的數據，其中，μ表示驅動因子的數據的正態總體的數學期望，σ表示驅動因子的數據的標準差。
3.根據權利要求2所述的基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法，其特征在于：還包括以下步驟：
將剔除異常數據后的剩余的驅動因子數據進行統一分辨率處理。
4.根據權利要求1所述的基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法，其特征在于：所述LASSO回歸模型的表達式為：
其中，xij為第i數據集的第j個解釋變量，yi為第i數據集的響應變量，p表示每個數據集中解釋變量的總數，m為數據集的總數，λ為懲罰函數，βj為目標函數中的第j個回歸系數，為目標函數。
5.根據權利要求4所述的基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法，其特征在于：所述殘差平方和的計算公式為：
其中，m為數據集的總數，為響應變量的擬合值，RSS為殘差平方和。
6.根據權利要求4所述的基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法，其特征在于：所述多元共線性指標的計算公式為：
其中，Cp表示多元共線性指標，表示回歸模型中樣本的擬合值，E(Yi|Xi)表示樣本的期望值，σ2表示誤差方差。
7.根據權利要求1所述的基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法，其特征在于：
所述自然地理數據包括氣溫數據、降雨數據和海拔數據中的至少一種；
所述經濟數據包括國民生產總值、土地政策數據、收入數據和人口數據中的至少一種。
8.基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選裝置，其特征在于：包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲程序，所述處理器用于加載所述程序以執行如權利要求1所述的基于LASSO回歸的土地利用變化驅動力篩選方法。
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