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。     

大数据下面向房地产便利性的综合指数模型

针对房地产便利性描述信息缺少量化和难以比较的问题,该文提出了一种利用大数据测度房地产便利性的综合指数模型。房地产便利性的描述信息往往是定性描述的、单一或单方面的,缺乏综合或整体的定量化评价,从而给不同房地产之间在便利性方面的横向比较造成了困难。该文在引入步行指数概念基础上,通过对便利设施的分类、分级以及便利设施与房地产之间步行距离的定量计算,获得综合衡量房地产便利性的一种实数型指数。基于百度在线地图的实验结果表明:所提模型可以自动测度任一房地产的便利性指数。