地理加权回归（GWR）matlab代码，亲测可用，该代码利用matlab实现了地理加权回归的代码，内附实际算例。

空气质量（Air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。随着地理信息系统的发展，空间数据分析已引起广泛的注意，解决空间数据的方法也越来越完善，地理加权回归是空间分析中一种重要的方法，是对普通线性回归全局模型的扩展，将数据的地理位置嵌入到回归参数，容许局部而不是全局的参数估计。另一

地理加权回归分析 GWR4软件安装及使用方法，用于地理加权回归分析，里面有详细的安装方法以及视频讲解结果分析，以及配套数据，跟着学习即可学会哦

可做地理加权回归分析（Geographical Weighted Regression）,普通回归分析(Global Regression)也可以做，GWR输出时，具体有Bandwidth选择过程中间结果显示功能。

混合地理加权回归模型、时空地理加权回归模型以及地理加权回归模型计算

MATLAB-GWR-地理加权回归模型-代码,可以用的，有需要的可以试试

该软件实现了基本的 GWR 模型。 这段代码也可以通过并行计算来加速。 一些函数是从 MATLAB File Exchange 收集的，例如 Felix Hebeler 的 rsquare.m、Malcolm Wood 的 parseargs.m、Alex Sanchez 的 datadensity.m 和 startmatlabpool.m/closematlabpool.m。 感谢他们的优秀代码！

执行“地理加权回归 (GWR)”，这是一种用于建模空间变化关系的线性回归的局部形式

此代码可以用于实现地理加权回归分析；包括普通的地理加权回归和贝叶斯地理加权回归；包含算法代码和应用实例的代码；

最好用的地理加权模型处理软件