【摘 要】
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空间预测已成为地球科学、社会经济、医疗卫生等诸多研究领域中极具科学意义和应用价值的课题,精准地预测未知量并量化其不确定性可为关键问题的决策提供具有重要意义的参考.实际上,空间数据背后蕴含的实际变化过程十分复杂,但目前常用的空间预测方法往往是基于模型的,当模型假设不成立时,会带来较大的预测误差.因此,探究适用范围更广的无模型（Model-free）空间预测方法具有重要意义.本文将基于森林算法的空间插
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空间预测已成为地球科学、社会经济、医疗卫生等诸多研究领域中极具科学意义和应用价值的课题,精准地预测未知量并量化其不确定性可为关键问题的决策提供具有重要意义的参考.实际上,空间数据背后蕴含的实际变化过程十分复杂,但目前常用的空间预测方法往往是基于模型的,当模型假设不成立时,会带来较大的预测误差.因此,探究适用范围更广的无模型（Model-free）空间预测方法具有重要意义.本文将基于森林算法的空间插值方法和一致性预测方法相结合,提出了基于森林算法的空间一致性预测方法,构建出更适合一般情况的预测区间.为了自适应数据的异质性和构造出更短的预测区间,本文采用一致性分位数回归方法.此外,为了准确地进行分位数估计,本文将连续分级概率评分（Continuous ranked probability score,CRPS）作为变量选择和调节森林参数时的损失函数.最后,在模拟研究和实际数据分析中,将本文提出的方法与已有的基于克里金的空间一致性预测方法进行比较,结果表明本文方法的表现优于已有的空间一致性预测方法.本文方法能在无需模型假设的情况下,保证一定的有限样本覆盖率,且区间长度较短.
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