近日，我院于瀚辰副教授与美国科学院院士Stewart Fotheringham在国际知名期刊《International Journal of Geographical Information Science》上发表了题为 On the calibration of multiscale geographically and temporally weighted regression models的学术论文。《International Journal of Geographical Information Science》是地理信息科学领域的顶级期刊，主要涵盖地理信息科学的理论、方法、技术及其在各个领域的应用。该期刊是SCI和SSCI检索期刊，JCR一区、中科院一区TOP期刊，影响因子5.2。
本研究第一作者是威尼斯wnsr9778于瀚辰副教授。该研究针对多尺度地理与时间加权回归模型（MGTWR）进行研究，指出其存在的带宽选择算法无法保证最优结果和缺少有效参数数量（ENP）公式两个局限。为解决这些问题，研究推导了 MGTWR 的 ENP 公式，还引入全局最优带宽搜索算法，该算法结合遗传算法，能更准确地找到最优带宽。通过模拟数据和中国空气质量数据的实例，验证了改进后的 MGTWR 在处理面板数据时比多尺度地理加权回归模型（MGWR）更具优势，可更精准地反映变量关系。
原文链接：https://doi.org/10.1080/13658816.2024.2440600
