주택가격 예측의 정확도를 높여보세요! 신경망은 주택 가격의 공간적 이질성에 대한 새로운 설명을 제공합니다.
2023년 7월, 중국과학기술정보연구원, 과학기술부 차세대 인공지능 발전연구센터 및 관련 연구기관이 공동으로 편찬한 "중국 과학혁신 지도 연구 보고서"가 공식 발표되었습니다. 데이터는 다음을 보여주었습니다.우리나라는 과학을 위한 AI 논문이 가장 많이 발표된 나라이며, 전 세계적으로 과학을 위한 AI 개발을 적극적으로 장려하고 있습니다.
AI4S의 보편화를 더욱 촉진하기 위해 학술 기관의 과학적 연구 성과는 보급 장벽을 더욱 낮추고 더 광범위한 산업 학자, 기술 애호가 및 산업 단위와 공유될 것입니다.HyperAI는 과학을 위한 AI 분야에 깊이 관여하는 연구자나 관련 부서를 초대하여 연구 결과와 방법을 영상으로 공유하는 라이브 방송인 "Meet AI4S" 시리즈를 기획했습니다.
"AI4S를 만나다" 시리즈의 첫 번째 에피소드가 7월 17일 오후 7시에 공식 시작됩니다. 저장대학교 원격탐사 및 지리정보시스템 박사과정생인 딩 지얼러(Ding Jiale)를 초대하게 되어 영광입니다. 그는 "신경망은 주택 가격의 공간적 이질성에 대한 새로운 설명을 제공한다"라는 제목으로 강연할 예정입니다.모델의 설계 아이디어와 적용 시나리오를 이해하기 쉬운 방식으로 소개하고, 지리적 가중 회귀 분석의 공간 회귀 분석 방법을 추가로 공유합니다.
라이브 방송을 예약하려면 클릭하세요:AI4S 시리즈 생방송 1화를 만나보세요 | 신경망은 주택 가격의 공간적 이질성에 대한 새로운 설명을 제공합니다.
게스트 소개
소개
서로 다른 공간적 위치에 있는 지리적 요소들 사이의 회귀 관계의 공간적 비정상성을 특성화하기 위해 지리적 가중 회귀와 같은 공간 회귀 모델은 지리학의 제1법칙에 기반한 지역적 회귀 관계를 확립하기 위해 공간적으로 서로 인접한 샘플에 더 높은 가중치를 부여합니다. 그러나 복잡한 도시 풍경에서는 단순한 직선 거리만으로는 실제 공간적 근접성을 충분히 반영할 수 없습니다.
우리는 회귀 결과의 공간적 해석성을 유지하면서 공간적 근접성의 표현을 최적화하기 위해 간단한 신경망 모델을 사용하여 더 높은 모델링 정확도를 달성했습니다.
또한, GNNWR, GTNNWR 모델 및 기타 파생 모델의 소스 코드, 모델 사용 튜토리얼 노트, 게시된 Python 휠이 포함된 시공간적 지능형 회귀 모델 라이브러리를 오픈 소스로 공개했습니다.
프로젝트 주소:
https://github.com/zjuwss/gnnwr
생방송 수확
1. 팀의 핵심 연구 멤버와 대화하여 팀의 osp-GNNWR 모델의 설계 아이디어와 운영 논리, 그리고 주택 가격 예측에서의 역할에 대해 심층적으로 이해합니다.
2. 전통적인 공간 불안정성 모델링 방법인 지리적 가중 회귀(GWR)의 사용법과 단점에 대해 더 깊이 이해합니다.
3. 주택 가격 분석의 초보자에서 벗어나 주택 가격 예측 모델의 기본 논리를 이해하고 주택 가격 분석에 대한 새로운 아이디어를 얻습니다.
논문 리뷰
연구팀이 공개한 osp-GNNWR 모델은 지리정보과학 분야에서 널리 알려진 학술지인 International Journal of Geographical Information Science에 "지리적 가중 회귀 분석에서 공간적 근접성 측정을 최적화하는 신경망 모델: 우한 주택 가격에 대한 사례 연구"라는 제목으로 게재되었습니다.
서류 주소:
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13658816.2024.2343771
연구 하이라이트
* 최적화된 공간 근접성 측정법을 도입하고 이를 신경망 구조에 통합함으로써 주택 가격과 같은 지리적 과정의 공간 분포 연구에서 지리적 가중 회귀의 적용성이 효과적으로 향상됩니다.
* 우한 주택 가격에 대한 시뮬레이션 데이터 세트와 실증 사례 연구를 통해 논문에서 제안한 모델이 더 나은 글로벌 성능을 가지고 있으며 복잡한 공간적 과정과 지리적 현상을 보다 정확하게 설명할 수 있음이 입증되었습니다.
* 다양한 지리공간 회귀 모델의 성능을 개선하기 위해 공간 근접성 측정 항목을 사용자 정의하는 방법을 연구할 수 있는 새로운 길을 열어줍니다.
데이터셋 수집
연구팀은 공간적으로 이질적인 시뮬레이션 데이터 세트와 우한의 다양한 주택 가격에 대한 968건의 경험적 사례를 포함하는 실제 데이터 세트를 사용하여 데이터 품질을 크게 보장했습니다.
osp-GNNWR 모델 구축
osp-GNNWR 모델의 구성은 두 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계는 최적화된 공간 근접성 측정(OSP)을 얻는 것입니다. 두 번째 단계는 OSP와 GNNWR을 결합하여 최종적으로 osp-GNNWR 모델을 구성하는 것입니다.
첫째, 연구팀은 복잡한 지리적 분석에서 더욱 정확한 공간적 근접성 측정값을 얻기 위해 유클리드 거리, 맨해튼 거리, 이동 시간 등 여러 거리 측정 방법을 통합하여 공간적 근접성(OSP)을 최적화했습니다.
이후 연구진은 OSP와 GNNWR을 추가로 결합하여 최종적으로 osp-GNNWR 모델을 구축했습니다. GNNWR 모델은 지리 가중 회귀(GWR)와 유사한 개념에 기초하여 공간적 비정상성을 추정하기 위해 일반 최소 제곱(OLS)과 신경망을 결합하며, 복잡한 지리적 과정을 가진 다양한 분야의 공간적 비정상성 문제를 해결하는 데 적합합니다.
따라서 최종적으로 구축된 osp-GNNWR 모델은 실제 지리적 과정의 공간적 이질성을 묘사하는 데 잠재적인 이점을 가지고 있습니다. 간단히 말해, 이 모델은 주택 가격 예측의 정확도를 높이고, 부동산 환경의 관리 및 건설을 지원하며, 사람들의 주거 행복 지수를 향상시킬 것입니다.
저장성 자원 및 환경 정보 시스템 중점 실험실
저장성 자원환경정보시스템 중점실험실은 1993년 11월 설립 승인을 받고 1995년 4월에 개관했습니다. 이 실험실은 주로 디지털 지구 및 지리 정보 시스템, 원격 탐사, GPS 기술 등 국가 첨단 기술 분야에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 지리정보과학 분야의 학부 과정과 원격탐사 및 지리정보 시스템 분야의 석사 및 박사 과정을 운영하고 있습니다.
연구실은 기본 이론적 방법, 핵심 핵심 기술, 주요 엔지니어링 응용의 세 가지 수준에서 연구 작업을 수행합니다. 주요 기초연구는 지구시스템 빅데이터, 지표환경 변화과정, 인간-토지 결합의 기본 이론과 독창적 방법론에 초점을 두고 있습니다. 핵심기술 연구는 시공간적 빅데이터 저장 및 관리, 고성능 GIS, 3차원 GIS 시각화, 지능형 GIS 심층 분석 및 마이닝 등 최첨단 방향을 중심으로 진행되어 왔습니다. 이는 초대규모, 고정밀, 고도로 복잡한 시공간 데이터의 적용 효율성과 가치를 개선하고, 지리 정보 및 원격 감지 분야의 현재 "병목" 문제를 해결하는 데 사용되었습니다. 주요 공학 응용 연구는 천연자원, 해양, 측량 및 지도 제작, 농업, 임업, 교통, 환경 보호, 재해 예방 및 완화 등의 분야에서 수행되었으며, 주요 국가 전략 및 사회적 응용 요구에 맞춰 소프트웨어 개발 및 결과 변환을 수행하여 실제 응용 요구를 해결하는 것을 목표로 했습니다.
AI4S 라이브 시리즈를 만나보세요
HyperAI(hyper.ai)는 데이터 과학 분야에서 중국 최대의 검색 엔진입니다. AI for Science의 최신 과학 연구 결과에 초점을 맞추고 Nature, Science 등 최고 저널에 실린 학술 논문을 실시간으로 추적합니다. 지금까지 100편이 넘는 AI for Science 논문의 해석을 완료했습니다.
또한, 우리는 중국 유일의 AI for Science 오픈소스 프로젝트인 awesome-ai4s도 운영하고 있습니다.
프로젝트 주소:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s
AI4S의 대중화를 더욱 촉진하고, 학술 기관의 과학 연구 결과의 보급 장벽을 더욱 낮추고, 이를 더 광범위한 산업 학자, 기술 애호가 및 산업 단위와 공유하기 위해 HyperAI는 "AI4S를 만나보세요" 영상 칼럼을 기획하여 AI for Science 분야에 깊이 관여하는 연구자 또는 관련 단위를 초대하여 영상 형식으로 연구 결과와 방법을 공유하고, 과학 연구 진행 및 홍보 및 구현 과정에서 AI for Science가 직면한 기회와 과제를 함께 논의하여 AI for Science의 대중화와 보급을 촉진합니다.
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