基于Petri网的时空数据模型研究

将时态地理信息系统中的事件、状态、事件与状态之间的因果关系分别用Petri网的库所、变迁、有向弧进行了表达,提出了基于Petri网的时空数据模型。描述了该模型的基本思想,并在实验基础上分析了该模型的特点。     

移动对象时空数据建模的研究

当前的时空数据建模多是针对空间对象的离散变化,随着移动计算环境的普及以及基于位置服务的兴起,要求对连续的时空变化——移动对象进行更深入和实质的研究。介绍移动对象的概念,总结并着重分析目前移动对象数据库的研究重点,分别是数据建模、查询语言、索引结构和不确定性处理。在此基础上提出移动对象数据建模研究未来的发展方向。     

亚马孙河流域地表覆盖时空变化知识建模

亚马孙河流域地表覆盖时空变化影响着全球气候和生态系统的稳定,目前亚马孙河流域地表覆盖的研究广泛,具有海量数据和信息,但缺少系统性的时空知识体系。为了更好地了解亚马孙河流域地表覆盖时空变化知识,本文首先引入本体建模理论,提出了亚马孙河流域地表覆盖时空变化知识建模方法,利用Protégé工具完成了亚马孙河流域地表覆盖模式层的设计和构建;然后利用提取的亚马孙河流域地表覆盖时空变化数据、时空变化信息和景观格局指数等,完成了亚马孙河流域的建模,从而为亚马孙河流域的分析决策提供支撑。     

作战计划时空建模与冲突检测算法

为解决作战推演中作战计划时空冲突检测问题,对作战计划建模和时空冲突检测算法展开了研究。首先将作战计划分解为推演事件序列并分析了推演事件之间的时空关系;然后采用时间约束网表达推演事件序列,将推演事件时间冲突检测转化为负环检测问题;最后采用Bellman_Ford算法设计了负环检测函数,并对典型案例进行了实验,验证了算法的可行性。     

基于分区的局域神经网络时空建模方法研究

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.     

地籍时空数据模型与宗地变更

目前多数地籍信息系统尚未开发出完善的宗地变更和管理功能;针对该问题,本文提出适合宗地变更的地籍时空数据模型。探讨了把时空对象映射到关系型数据库中去的方法,并研究了宗地信息变更法。相关的实践结果表明了该模型和映射方法的有效性,建立的地籍信息系统能在地籍日常管理中发挥应有的作用。     

时态GIS中的动态现象的时空建模

本文介绍了时态GIS的基本概念,例如时态数据类型,可能的时态变化,时态建模,时态GIS组成部分等。在时态GIS基本概念的基础上,提出了时态GIS的一个实际应用——顾及道路实时信息和车辆位置信息的时态交通信息系统的实现。     

基于时空对象的高铁网络建模方法

全空间信息系统将现实世界中的实体抽象为多粒度时空对象,并对其进行表达与分析,较传统地理信息系统来说更符合人类的认知。对高铁网络对象的基本特点及现有交通网络建模方法进行了分析,可知目前现有的建模方法难以支持具有动态性、关联性及多粒度特性的高铁网络对象的表达。依据多粒度时空对象建模思想,提出了一种适合高铁交通数据的全面表达与操作的建模方法;并对高铁网络对象化建模方法的优势及建模过程进行了探讨,设计了概念模型和逻辑模型;通过实例对提出的建模方法进行了验证,并采用可视化表达的方法检验高铁网络时空对象数据的有效性。实验结果表明,基于时空对象的建模方法能够较好描述高铁时空实体多维动态特征,能为后续高铁网络时空查询、分析提供支持。     

面向对象的时空概念建模方法

在面向对象技术的基础上,把地理信息的时空特征与对象模型融合到一起,产生了语义丰富的时空扩展对象模型,以支持包含时空信息的系统需求分析和设计。     

人际关系网络对象化时空建模方法研究

以全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型为指导思想,进行人际关系网络的对象化时空建模方法研究.首先,分析了人际关系网络的建模内容;然后,设计了面向人际关系网络的多粒度时空对象逻辑数据模型;最后,提出了一种人际关系网络的对象化批量构建方法并进行了实例验证.结果表明,本文所提出的人际关系网络对象化时空建模方法将人际关系网络...     

一种基于对象和快照的混合地表覆盖时空数据存储模型

时空数据模型是数据库和时空数据分析研究热点之一。由于时空数据变化类型多、分析计算复杂及应用范围广,一种观点认为建立通用的时空数据模型具有高度复杂性。本文针对地表覆盖变化时空数据建库和时空分析应用需求,提出了基于对象和快照的混合时空数据模型。该模型用面向对象描述地表覆盖的斑块对象时空过程,组织管理斑块对象时空事件和空间、属性信息,同时用快照描述地表覆盖整体时空分布,组织管理栅格快照,两者通过基于时间和空间位置的逻辑关联关系形成混合模型。模型在表达对象自身变化的时空事件类型基础上,增加了不同分类对象之间互相转变的时空事件表达。该模型既可以用于对地表覆盖历史观测数据组织存储建库,又可以用于支持时空统计分析、时空演变模拟和时空数据挖掘。通过对黑龙江地区地表覆盖时空数据建库、查询检索、整体格局演变分析和斑块变化时空过程检索与表达的试验,验证了模型的有效性。     

时空数据模型在城市规划管理中的应用研究

讨论了城市发展的时空特点,论述了将时空数据模型引入城市规划管理系统的必要性和可行性,分析了面向对象时空数据模型的数据和空间历史拓扑关系的组织方法。     

一种时空过程的梯形分级描述框架及其建模实例

以对象建模视图和事件模型为基础的自底向上的时空过程表达方法,缺少对地理时空现象的显式定义,在时空因果链的细化表达方面存在不足。本文设计一种时空过程的梯形分级描述框架STP-TRAP,对时空过程进行自顶向下的显式化建模和集成时空因果链的分级描述,并在事件模型基础上,通过引入约束关系描述扩展时空因果链的表达模式。土地利用变迁过程建模实例与土地利用管理信息系统的设计和实现证明,该框架对土地利用变迁时空过程表达效果较好,为土地利用变更数据管理提供了新的思路。     

时空数据的组织与应用研究

时空数据是智慧城市各个领域实现智能化的关键性支撑技术,智慧城市的建设离不开时空数据。本文以智能应用为导向,提出了时空数据的组织模型,构建了智慧城市时空大数据计算、分析、服务框架,实现了时空数据全生命周期的高效管理与智能应用。     

基于双效机制的时空数据模型研究

地理特征对象是时空数据组织的基本单元,而事件是导致时空数据发生变化的根本原因。在分析、借鉴前人的时空数据管理方法的基础上,通过分析事件驱动的特征对象数据存储与管理机制,提出了一种基于特征和事件双效机制的TG IS时空数据模型。同时结合土地利用的时空数据特点,设计了基于该模型的时空数据的快速索引机制和时空数据库。实际运行表明基于该模型的TG IS系统设计方案能高效、快速、全面地实现时空数据的存储、管理和分析。     

面向对象的超图时空推理模型的研究与应用

通过对各种时空数据模型和时空推理模型的比较,把面向对象技术与实际生产需要相结合,构造了基于超图理论的时空数据模型和时空推理模型,并将该模型应用到云南省红河州数字烟草系统对地块的管理中。实践证明,该时空推理模型实现了时空一体化,具有完整的时空内涵。     

一种基于特征-语义的时空数据组织方法

在全面研究时空数据模型理论及构建方法的基础上,本文采用面向特征的数据模型构建方法结合时空语义思想,并引入无缝时空理念,探讨了一种基于特征的无缝时空数据模型构建方法。该模型将地理时空过程特征抽象为特征对象、特征事件、特征过程,不仅能够实现地理实体的空间数据组织及复杂拓扑分析,而且,通过描述特征事件、特征过程及其相互关系实现时空语义表达,进而实现海量信息存储以及高层次时空分析,也为通用性时空数据模型的构建提供了一种新思路。     

顾及时空异质性的缺失数据时空插值方法

时空插值方法被广泛应用于缺失时空数据集的插值与估计。时空插值是时空建模与分析的一个重要内容,当前该研究关注的热点之一是异质条件下的时空插值与估计问题。因此,本文从时空数据的异质性出发,提出了一种顾及时空异质性的缺失数据时空插值方法。该方法首先对数据集进行时空分区,然后分别在时间和空间按照异质协方差模型计算缺失数据的估计值,进而利用相关系数确定时空权重、融合时间和空间估计值得到缺失数据的最终估计结果。最后通过两组气象数据集进行交叉验证对比分析试验。试验结果表明本文方法对比其他插值方法具有更高的精度和适用性。