提高超短期风速预测准确率和可靠性的途径之一，是从历史观测值中充分挖掘风速相关性的特征和规律。将本地最新的风速历史观测值结合按照最优延迟时间提前的上游风速观测值，形成空间相关性k近邻预测的参考矢量；以相关系数作为相关性的具体评价指标，从风速历史观测值中优选出该参考矢量的k个最相似的近邻；采用7种回归模型进行本地的未来风速预测。荷兰Huibertgat地区冬季风速预测的仿真结果表明：使用线性回归、偏最小二乘回归、最小二乘支持向量回归3个优化模型预测，优化的k近邻数量为100左右，优化的历史数据年数为10 a；空间相关性k近邻风速预测能够有效使用历史数据的相似性进行可靠的超短期风速预测。

1.用excel自带公式自动计算莫兰指数，局部莫兰指数，以及二者的校验。 2.附超详细的计算步骤说明，好用，易懂，也便于对公式的更进一步的理解和检验。 3.能很方便的绘制莫兰散点图。 软件买不起，也不好用，走了好多弯路，吐血整理~~

不错的一篇基于Matlab的3DMIMO信道空间相关性仿真，搞移动通信的同学可以看看