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引论1

0.1 举例1

0.2 空间分析理论体系5

0.3 本书结构6

第1章 GIS简介8

1.1 举例8

1.2 GIS原理12

1.3 ArcGIS软件使用步骤15

第2章 地图分析23

2.1 意念地图23

2.2 图形分析25

2.3 图谱分析29

第3章 探索性空间分析33

3.1 线性相关性分析33

3.2 回归分析35

3.3 主成分分析37

3.4 层次分析40

3.5 地理探测器50

第4章 空间相关性和异质性56

4.1 空间相关性56

4.2 空间异质性59

4.3 校正和运用61

第5章 空间抽样62

5.1 空间简单随机抽样64

5.2 空间系统抽样65

5.3 空间分层抽样66

5.4 空间三明治抽样68

5.5 案例69

第6章 点格局识别74

6.1 样方分析74

6.2 最邻近距离统计76

6.3 Ripley's K函数79

第7章 点数据插值82

7.1 趋势面方法82

7.2 反距离加权法（IDW）84

7.3 Kriging方法87

7.4 Co-Kriging方法89

7.5 核心估计函数法95

7.6 “3G”方法96

第8章 格数据统计101

8.1 空间自相关101

8.2 可变面元问题110

8.3 空间热点探测117

第9章 格数据回归126

9.1 通用模型126

9.2 空间滞后模型126

9.3 空间误差模型130

9.4 地理加权回归132

第10章 决策树141

10.1 原理141

10.2 案例142

10.3 算法148

第11章 贝叶斯网络149

11.1 原理149

11.2 案例1：出生缺陷预测150

11.3 案例2：交通流预测161

11.4 数学模型164

第12章 人工神经网络166

12.1 原理166

12.2 案例167

12.3 数学模型174

第13章 粗糙集176

13.1 原理176

13.2 案例1：出生缺陷177

13.3 案例2：交通流预测192

13.4 分析流程195

第14章 支持向量机197

14.1 原理197

14.2 案例197

14.3 数学模型203

第15章 粒子群优化算法205

15.1 原理205

15.2 案例206

15.3 数学模型214

第16章 期望最大化算法216

16.1 原理216

16.2 案例216

16.3 数学模型230

第17章 空间运筹231

17.1 零售业空间价格模型231

17.2 房屋空间价格模型234

17.3 资源空间配置边际效益均衡模型236

第18章 BME模型241

18.1 原理241

18.2 输入242

18.3 输出243

18.4 软件使用步骤245

第19章 演化树预报模型251

19.1 原理251

19.2 案例251

第20章 Meta建模263

20.1 原理263

20.2 案例263

第21章 空间统计学软件包273

21.1 GeoDa：空间统计分析软件273

21.2 CrimeStat：空间聚类软件275

21.3 WinBUGS和GeoBUGS：层次贝叶斯建模软件277

21.4 SatScan：空间扫描软件280

21.5 SSSI：空间抽样与统计推断软件282

第22章 空间智能计算软件包285

22.1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件285

22.2 Yaahp：层次分析软件287

22.3 SPSS：数据统计软件287

22.4 Weka：数据挖掘软件289

22.5 PSO/ACO2：粒子群算法软件290

22.6 MATLAB：科学计算软件290

22.7 LIBSVM：支持向量机软件291

主要参考文献292

概念299