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基于子采样的空间数据神经网络
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内容提要
本研究提出了一种一致性局部化两层深度神经网络回归方法，解决了空间数据回归的不足。分析表明，该方法在空间区域中的一致性和收敛速度优于现有方法，并成功应用于美国主要城市的月平均温度估计。
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关键要点
- 本研究提出了一种一致性局部化两层深度神经网络回归方法。
- 该方法解决了现有空间数据回归中深度神经网络应用的不足。
- 通过渐近分析证明了该方法在空间区域中的一致性和收敛速度优于现有方法。
- 该方法成功应用于美国主要城市的月平均温度估计。
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