Modellierung räumlicher Interaktion mit Neuronalen Netzen

Abstract

Räumliche Interaktion wird in klassischen Gravitationsmodellen als multiplikativer Zusammenhang zwischen den Modellgrößen abgebildet. Allerdings ist davon auszugehen, daß diese Annahme vereinfachend ist und daher mit der Realität nicht optimal übereinstimmt. Aufgrund der mittlerweile erheblich größeren Rechenleistung im PC-Bereich und aufbauend auf neuen Arbeiten im Bereich der Neuronalen Netze (NN) lassen sich Modelle entwickeln, welche die realweltlichen Zusammenhänge besser abbilden und bessere Prognosen zulassen, als die klassischen Modelle. Allerdings ist die Bestimmung des adäquaten Modells sowie die Schätzung der Modellparameter nicht trivial. In dieser Arbeit wird ein solcher NNModellansatz für die Interaktionsmodellierung vorgestellt. Untersuchungsgegenstand sind die Pendlerbeziehungen zwischen österreichischen Gemeinden (Auszug aus der Berufspendlererhebung, olkszählung 1991). Es kann gezeigt werden, daß der tatsächlich beobachtete Zusammenhang bei den Pendlerdaten signifikant von dem mit dem klassischen Modell beschreibbaren Zusammenhang abweicht. Abschließend werden Möglichkeiten zur inhaltlichen Interpretation der Modellergebnisse vorgestellt.

Publication
In Beiträge zum AGIT-Symposium Salzburg, Wichmann Verlag
Marion Czeranka
Marion Czeranka
PhD, Managing Director

Geographical Information Systems and geodata management expert.

Adrian Trapletti
Adrian Trapletti
PhD, CEO

Quant, software engineer, and consultant mostly investment industry. Long-term contributor and package author R Project for Statistical Computing.

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