定向移动基于马尔科夫链的时空不确定性

概率时间地理是经典时间地理基于概率的一种扩展,它采用概率描述移动对象在可达位置的非等可能性。已有的概率时间地理是基于正态分布或布朗桥的,其方差与移动速度无关或随移动速度的增大而发散,因而难以兼顾应用针对性和稳定性。本文提出了一种基于马尔科夫链的概率时间地理方法。首先,构建中间关于两边的双向条件马尔科夫链,它在移动速度足够大时的极限可视为布朗桥,因而具有稳定性数字特征。然后,建立定向移动到马尔科夫链的映射关系,主要是根据定向移动的时空位置、移动速度等信息建立马尔科夫链的步长、状态空间和转移矩阵,这样马尔科夫链与移动速度有关。最后,利用双向马尔科夫链连续计算定向移动在任意时刻的概率分布云,其方差的针对性和稳定性在实例中进行了验证。     

基于时空轨迹数据的传染病传播风险评估

本文利用CRAWDAD提供的2009年10月份纽约市的出租车时空轨迹数据,依据复杂网络理论在城市交通网络中的应用,提出了一种方法求解出租车空间密度表示移动人群的时空密度变化,并用不同时段的平均速度表示人群的移动速度综合判定传染病在市内传播的高风险区域,重点分析了13时传染病传播的风险区位。通过建立空间密度与平均速度的二维特征空间,并将齐夫定律与能够遍历曼哈顿区的最大速度作为条件确定传染病传播的风险边界。结果反映在二维特征空间中,由最大遍历速度、安全行驶的空间密度临界值与数据上边界围成的三角区内节点对应的实际区位为传染病传播的高危区域。     

移动对象时空轨迹及社交关系一体化数据模型

目的 泛地理信息时代来临及SoLoMo互联网模式盛行,如何高效管理移动对象位置数据、社交关系数据及地理空间数据成为GIS与移动对象数据库研究领域一项全新的技术挑战。首先基于图模型提出了移动对象时空轨迹及社交关系的一体化数据模型GSM,实现了移动对象所在地理空间、移动对象位置与轨迹、移动对象之间社交关系的时空一体化表达,并定义了该模型的四种基础操作算子;然后基于图数据库系统Neo4J实现了GSM模型;最后利用真实的Brightkite、Gowalla位置社交网络数据验证了GSM模型的有效性。所提出的GSM模型能够有效避免关系数据库中表连接造成的移动对象管理与查询效率低下的问题,具有良好的执行效率及稳定性,可为基于位置的社交网络应用提供核心技术支持。     

面向全时段查询的移动对象时空数据模型研究

大量移动对象时空数据的有效管理是移动空间信息服务的一个新兴的研究内容。本文提出一个面向全时段查询的移动对象时空数据模型,并给出基本的模型定义;探讨移动对象过去、现在和将来的运动位置估算方法,这些方法包括延时法、滑动平均法、三次指数法等;研究了移动对象的状态更新策略,提出一个适应于更新时间间隔的变动阈值法的移动对象的状态更新策略,该策略采用时间滑动窗口形式建立移动对象状态更新间隔的一元指数回归方程,通过求取回归参数获得移动对象状态更新趋势,利用该参数动态调整状态更新闽值。最后,给出实验模拟结果,并对今后的研究工作进行了展望。     

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。     

基于灰集的不确定性时空数据模型

不确定性处理是时空数据库面临的新问题。其研究的首要任务是对不确定时空对象进行建模,研究时空不确定性的表示和存储,进而设计离散模型实现数据库系统。提出了建立在灰集理论上的时空数据抽象模型,适合处理部分已知部分未知的不确定对象。首先给出了抽象数据类型的定义,包括建立在灰集理论上的基本数据类型,空间数据类型和时空数据类型;随后对不确定时空分析操作进行了简单的定性分析;最后给出不确定性时空查询的表达方式。     

移动区域时空关系变化建模研究

针对二维欧氏空间内的移动区域对象在时空关系变化建模中存在的问题,该文提出了一种时空关系变化序列模型,并建立了时空关系变化概念邻域图。采取基于时间片的时空数据模型,通过分析移动区域间随时间变化的拓扑、距离和方位关系,解决时空关系变化的集成建模问题。该方法能有效刻画移动区域的动态时空特征。     

陀螺定向中仪器常数的适用范围

针对陀螺定向过程中已知边和未知边的相对位置定义较为模糊的现状,该文主要探讨了对于同一陀螺定向边,由于不同距离与方位的已知边测定的仪器常数不同,从而影响定向精度的问题;并通过试验分析,得出了在陀螺定向过程中,测定仪器常数的地面已知边与地下定向边的平面位置的适用范围。结果表明,已知边与定向边的距离不同对仪器常数影响较大;已知边与定向边的相对方位不同对仪器常数的影响较小。     

一种基于关键帧动画的时空数据动态可视化方法研究

以时空数据可视化表达为研究对象,提出一种以地理现象真实时间为串联,以关键帧及线性插值动画为手段的动态符号逻辑模型。将地理实体不同时态的特征以图形符号表达并作为关键帧;在关键帧之间根据需要使用插补算法生成多个中间时刻的图形符号,并模拟表达该时刻地理实体特征,这个过程称为中间帧生成;采用地图动画时间串联各个关键帧和中间帧,并按时间顺序和一定约束规则连续播放,形成动画符号,实现时空数据的几何特征和属性特征随时间变化的动态可视化。     

自组织特征映射神经网络及其在彩色地图自动分层中的应用

地图数据分层是地图识别系统的一个重要组成部分。由于传统的基于Bayes准则识别方法要求已知概率分布密度,当实际概率分布与假设条件存在差异时,无法取得满意的识别效果。神经网络方法可以克服这些缺点。本文利用Kohonen提出的自组织特征映射网络的学习、识别能力,实现了对彩色地图扫描数据的自动分层。