前言
引論
0．1 舉例
0．2 空間分析理論體係
0．3 本書結構
第1章 GIS簡介
1．1 舉例
1．2 GIS原理
1．3 ArcGIS軟件使用步驟
第2章 地圖分析
2．1 意念地圖
2．2 圖形分析
2．3 圖譜分析
第3章 探索性空間分析
3．1 綫性相關性分析
3．2 迴歸分析
3．3 主成分分析
3．4 層次分析
3．5 地理探測器
第4章 空間相關性和異質性
4．1 空間相關性
4．2 空間異質性
4．3 校正和運用
第5章 空間抽樣
5．1 空間簡單隨機抽樣
5．2 空間係統抽樣
5．3 空間分層抽樣
5．4 空間三明治抽樣
5．5 案例
第6章 點格局識彆
6．1 樣方分析
6．2 最鄰近距離統計
6．3 RipIey’s K函數
第7章 點數據插值
7．1 趨勢麵方法
7．2 反距離加權法(IDW)
7．3 Kringing方法
7．4 Co—Kringing方法
7．5 核心估計函數法
7．6 “3G”方法
第8章 格數據統計
8．1 空間自相關
8．2 可變麵元問題
8．3 空間熱點探測
第9章 格數據迴歸
9．1 通用模型
9．2 空間滯後模型
9．3 空間誤差模型
9．4 地理加權迴歸
第10章 決策樹
10．1 原理
10．2 案例
10．3 算法
第11章 貝葉斯網絡
11．1 原理
11．2 案例1：齣生缺陷預測
11．3 案例2：交通流預測
11．4 數學模型
第12章 人工神經網絡
12．1 原理
12．2 案例
12．3 數學模型
第13章 粗糙集
13．1 原理
13．2 案例1：齣生缺陷
13．3 案例2：交通流預測
13．4 分析流程
第14章 支持嚮量機
14．1 原理
14．2 案例
14．3 數學模型
第15章 粒子群優化算法
15．1 原理
15．2 案例
15．3 數學模型
第16章 期望最大化算法
16．1 原理
16．2 案例
16．3 數學模型
第17章 空間運籌
17．1 零售業空間價格模型
17．2 房屋空間價格模型
17．3 資源空間配置邊際效益均衡模型
第18章 BME模型
18．1 原理
18．2 輸入
18．3 輸齣
18．4 軟件使用步驟
第19章 演化樹預報模型
19．1 原理
19．2 案例
第20章 Meta建模
20．1 原理
20．2 案例
第21章 空間統計學軟件包
21．1 GeoDa：空間統計分析軟件
21．2 CrimeStat：空間聚類軟件
21．3 WinBUGS和GeoBUGS：層次貝葉斯建模軟件
21．4 SatScan：空間掃描軟件
21．5 SSSI：空間抽樣與統計推斷軟件
第22章 空間智能計算軟件包
22．1 Bavesian gelief Network：貝葉斯網絡推理軟件
22．2 Yaahp：層次分析軟件
22．3 SPSS：數據統計軟件
22．4 Weka：數據挖掘軟件
22．5 PSO／ACO2：粒子群算法軟件
22．6 MATLAB：科學計算軟件
22．7 LIBSVM：支持嚮量機軟件
主要參考文獻
概念
· · · · · · (收起)