【摘 要】
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空间数据具有空间自相关的特性，使多元线性回归模型不适合于空间数据预测；空间自相关模型由于考虑了空间信息，可以用于空间预测，但时间耗费较大。为此，在研究多元线性回归模型的基
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家高新技术研究发展计划(863)基金资助项目(NO2007AA01Z404);国家自然科学基金资助项目(60673127);南京航空航天大学科研基金资助项目(S0848-042)
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空间数据具有空间自相关的特性，使多元线性回归模型不适合于空间数据预测；空间自相关模型由于考虑了空间信息，可以用于空间预测，但时间耗费较大。为此，在研究多元线性回归模型的基础上，把空间信息加入到输入变量中，再把新的输入变量输入到多元线性回归模型估计模型参数，最后进行空间数据预测。实验结果表明，该方法能取得与空间自相关模型几乎相同的预测效果，且计算代价更小。
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