城市功能分区的空间聚类方法研究及其应用——以济南市为例

作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用.它是城市功能分区中的关键性步骤.根据空间-属性一体化的概念模型,把影响城市功能分区的空间坐标、空间关系和属性特征纳入到统一的空间计算模型,分别运用K-平均算法、神经网络方法,对城市功能分区进行空间聚类计算,充分挖掘空间坐标和空间关系数据中隐含的空间聚集信息.实例分析表明,基于神经网络的空间聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据.     

基于数据挖掘和网络药理学探析中药治疗寒湿型腰痛的核心药物及作用机制

目的：基于数据挖掘分析中药治疗寒湿型腰痛的核心药物,并采用网络药理学探析其作用机制。方法：检索中国知网（CNKI）、万方数据（WANFANG DATA）、维普中文科技期刊数据库（VIP）、中国生物医学文献数据库（CBM）、中国中医药数据库中2012年1月1日至2021年10月31日收录的中药治疗寒湿型腰痛的相关文献,根据纳入和排除标准进行筛选。对纳入文献运用SPSS 25.0、IBM SPSS Modeler 18进行统计分析,探究中药治疗寒湿型腰痛的核心药物。应用TCMSP平台检索核心药物的有效成分及靶点,利用David数据库对核心药物作用靶点进行基因本体（GO）功能和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。结果：通过检索数据库筛选及运用K-core（k核算法）分析得到治疗寒湿腰痛的核心药物为桑寄生、川乌、杜仲、牛膝和甘草。对5味核心药物的潜在靶点进行预测,得到血管内皮生长因子A（VEGFA）、缺氧诱导因子1A（HIF1A）、表皮生长因子受体（EGFR）等10个关键靶点,靶点主要富集在分子功能中的蛋白结合以及等离子体膜、细胞质等细胞组分方面,预测可能作用于癌症通路、神经活性配体-受体相互作用通路、钙离子信号通道、丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）信号通道和环磷酸腺苷（cAMP）信号通路。结论：中药治疗寒湿型腰痛以桑寄生、川乌、杜仲、牛膝和甘草为核心药物,核心药物的关键成分可通过调控VEFGA、HIF1A等关键靶点,作用于MAPK、cAMP等信号通路发挥作用。     

基于数据挖掘的地理信息服务聚合研究

互联网环境下的地理信息服务聚合是当前的研究热点之一。本文研究了网络爬虫、数据挖掘、行业信息空间定位以及服务聚合技术,智能解析了多个行业的数据资源,并将空间化后的行业地理信息数据进行了注册与发布,实现了行业数据与基础地理信息数据的服务聚合。最后,开发原型信息系统,验证了该方法的可行性与有效性。     

基于数据挖掘探讨中药治疗慢传输型便秘用药规律

目的：基于文献数据分析中药治疗慢传输型便秘（STC）的用药规律,为临床治疗提供指导。方法：计算机检索从建库至2020年1月收录在中国知网(CNKI)、维普中文科技期刊数据库（VIP）、万方数据（WANFANG DATA）、中国生物医学文献数据库（CBM）中有关中药治疗STC的中药组方,运用SPSS 20.0与SPSS Modeler 18.0软件进行统计及聚类分析、因子分析以及关联规则分析。结果：共纳入127篇文献,有效处方130首,使用中药112味,使用频次≥20次的中药有24味,其中排名前三位的中药为白术、当归、黄芪,中药归类主要为补气药、补血药、补阳药,四气以温性为主,五味以甘、苦、辛为主,归经以脾、胃、大肠经为主。通过聚类分析可将常用的24味中药分成9类;通过因子分析可将常用的24味中药分为9类;关联规则分析结果显示,两味药药对主要为当归与肉苁蓉、白术与枳壳;三味药药对主要为当归与肉苁蓉+白术、当归与麻子仁+肉苁蓉;四味药药对主要为白术与升麻+肉苁蓉+当归、白术与枳实+肉苁蓉+当归。结论：中药治疗STC应当注重补益气血,并兼顾滋阴润肠、散寒行气之法,从而标本兼治,正盛便通。     

基于矢量数据的LUCC广义转移矩阵自动挖掘方法

为了充分利用日益增多的多时态土地利用/覆被矢量数据,依据不同属性全方位挖掘提取其中隐含的要素变化转移信息,进而为土地资源科学管理与统筹规划提供技术支持和决策依据,首先提出了广义转移矩阵的概念,并进行了形式化定义,然后设计了一种基于矢量数据的广义转移矩阵自动计算生成方法,详细阐述了数据预处理、匹配关系建立、要素变化检测、矩阵设置与生成4个实施步骤中涉及的主要问题及解决策略。试验结果表明:所提方法能够大幅提高转移矩阵矢量化计算生成的准确度和灵活性,有效克服人工手动处理计算效率低、周期长、易出错、难检查的不足,以及常用栅格化计算方法精度低、结果单一、不能准确全面反映土地利用/覆盖要素在不同属性上的变化转移情况的局限。     

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。     

基于机器学习的登革热时空扩散预测模型对比分析

BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型是机器学习领域常用的三种预测方法,但在登革热预测方面鲜有人涉及。本文以广州市主城区登革热预测为例,对比BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型在登革热时空预测上的作用,比较三种模型在登革热时空动态预测中的优劣性。研究表明,1从模型预测效果上看,SVR模型稳定,预测效果显著优于BP及GA-BP模型;2从模型性能上看,GA-BP模型优于BP及SVR模型; 3SVR与GA-BP模型在登革热预测上切实可行。     

基于时空大数据的城市脉动分析研究

随着新型城镇化建设成为了国家战略,各地政府掀起了智慧城市建设热潮。在智慧城市建设中,公共信息平台建设是不可或缺的重要基础环节。随着平台的深入运行,逐步积累了大量的城市数据。但是,数据资源中蕴含的知识远未得到充分挖掘和应用,致使数据爆炸但知识匮乏。因此,基于数据时空和专题属性,建立科学的城市数据体系是城市管理的迫切需求;同时,基于数据体系,揭示各类数据随时空变化规律,展现城市脉动发展情况是城市决策重要的依据,也是观察和诊治"城市病"的重要技术手段。我们以中新天津生态城所建成的大数据汇聚公共平台为依托,基于数据挖掘技术手段,针对环境、能源、交通脉动进行研究并取得初步成果,科学地揭示了"城市脉动"变化规律,使平台数据发挥最大价值。脉动分析结果以可视化手段表现,反映城市各项指标脉动变化特征。     

基于GIS的黄河三角洲地区控制点沉降初步分析

黄河三角洲地区许多控制点存在着不同程度的沉降,个别点年沉降量高达8.01 cm。该三角洲地理环境复杂,控制网复测成本畸高,部分控制点甚至因地形变化而无法复测。为此,在无法应用常规变形分析理论方法的情况下,对该地区建国以来的测绘档案资料进行数据挖掘,利用G IS的空间分析方法,发现了一些用常规方法难以发现的规律,并进行了初步验证,进而对该类地区控制测量的一些现象重新分析,并总结了对建、管、用网的参考意义。     

基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过程可解释性不足。为此,本文提出一种基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估方法,通过显式提取居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与探索欲6类消费模式,从消费能力与意愿角度刻画个体社会经济水平,提高评估方法的可解释性。(1)通过网格化的语义地图为停留点赋予出行语义上下文,并划分居住、购物、餐饮、娱乐4类活动的停留点集合;(2)计算4类活动的时间熵、旋转半径和活动区域经济水平等时空语义特征,并通过结构方程模型筛选特征计算各类消费模式价值;(3)使用极端随机森林决策个体社会经济水平。本文基于深圳市635名个体2019年4—11月的私家车轨迹数据开展实验,通过核心商圈、劳动密集型工厂、高档住宅与城中村等典型场景筛选高低社会经济水平人群,验证了方法有效性;此外,对高低社会经济水平群体的出行时空分布和工作强度开展可视化分析,探讨了群体间的出行模式差异。本文方法可为人地交互视角下的人口...