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原标题：精准预测武汉房价！浙大GIS实验室提出osp-GNNWR模型：准确描述复杂空间过程和地理现象
关键字：模型,数据,房价,空间,解读
文章来源：HyperAI超神经
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内容摘要：

作者：梅菜
编辑：李宝珠，三羊
浙江大学 GIS 重点实验室通过引入优化的空间邻近度指标并将其融入神经网络架构，提升了模型对房价预测的准确性。住房是人类福祉和社会发展的重要组成部分，住房价格波动受到社会的广泛关注。中国是一个地域跨度极广的国家，即使是在同一个城市的同一管辖区，不同区域的房屋由于社区环境、学区、配套商业等因素的不同，都会导致房价存在差异，因而房价问题研究关注的热点之一是其空间分异及影响机制，也就是所谓的「空间异质性」。
近年来，房价空间差异日益显著，单一的距离度量方式在捕捉复杂地理环境中房价的「空间异质性」时，显得捉襟见肘。尤其在武汉市这样的大城市中，自然地貌（如河流、湖泊）以及城市基础建设（如桥梁、隧道、多层道路网络）等因素对房价的影响错综复杂，传统地理加权回归模型 (GWR) 在衡量空间邻近性时面临挑战。
在此背景下，来自浙江大学 GIS 实验室的研究人员在地理信息科学领域知名期刊 International Journal of Geographical Information Science 上发表了题为「A neural network model to opt

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