排序方式: 共有9条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
我国的工业化发展严重依赖于煤炭、钢铁、电力、交通等传统污染性产业,这类产业高能耗、高污染的特性造成了严重的环境污染问题。东北地区是我国重要的重化工产业基地及主要粮食产业产区,其生态环境,特别是空气质量备受关注。本文利用点格图对2015年中国东北地区的空气质量时空分布情况进行了可视化表达。在利用日历视图可视化表达空气质量指数级别及首要污染物信息的基础上,还加入了地理参考信息。空气质量点格图为理解和分析东北地区的空气质量现状及其时空分布模式提供了面向大众的、直观有效的方法。利用该方法对空气质量进行分析,有助于辨别空气污染的主要问题、提高公众的环境保护意识,以及制定切实有效的遏制空气污染的政策法规。 相似文献
3.
4.
目的 空间关联模式的分析和发现是空间数据挖掘领域关注的热点问题。介绍了Q 统计的概念,并将距离测度定义为网络最短路径。应用 Q统计对一种网络空间现象———酒店的空间关联模式进行了分析。研究结果从空间数据挖掘的角度验证了酒店间的聚集效应。同时,也说明了 Q 统计在进行网络空间现象关联模式分析中是有效的。最后对欧式空间与网络空间下的 Q统计进行了比较。 相似文献
5.
针对现有的地理流双变量异常聚类方法忽视了时间维度的问题,提出面向地理流的双变量时空扫描统计方法。先构建面向地理流的多尺度时空扫描窗口;通过伯努利模型下的扫描统计量检测窗口中是否存在异常流簇,采用蒙特卡洛模拟方法检验扫描统计量的统计显著性;筛选一系列时空分布无重叠的异常流簇。应用该方法识别厦门市网约车流和巡游车流的时空异常流簇,以发现两类出租车竞争模式的时空格局。结果表明:巡游车流占优簇常发生在凌晨,分布在娱乐、餐饮、住宿等场所;网约车流占优簇常发生在上午或傍晚,分布在办公地点与居住地之间。该方法挖掘的结果能够发现异常流簇准确的时空分布特征,可为城市交通规划提供支持。 相似文献
6.
针对利用起讫点数据研究出行特征导致时间与空间维度割裂的问题,该文提出了一种出行模式分析方法.基于海口市滴滴出行2017年5-10月的1 200余万个订单数据,利用以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法(STL)开展时间趋势分析.基于整体趋势,将海口市划分为1 km×1 km的网格,引入经验正交函数分解法(EOF),将海口市居民的出行时间序列分解为空间模态和时间系数两部分,以探讨居民出行规律.结果显示,在研究时段内,研究区内的出行量整体呈上升趋势;出行模式具有很强的周期性;居民出行的时空模式在工作 日与周末存在差异.该文深入分析居民的出行模式,可为优化交通资源配置等提供科学依据. 相似文献
7.
提出了基于主成分分析的网格模式识别方法。首先利用形状参量和关系参量描述道路网中的网眼;然后生成网眼数据的主成分;最后,根据主成分分析构造参量权重的思想,导出网眼属于网格模式隶属度,根据该参数识别网格模式。实验结果表明,识别结果与肉眼识别类似。 相似文献
8.
9.
网络空间同位模式的加色混合可视化挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
同位模式挖掘是空间数据挖掘的热点问题之一,应用领域广泛。已有的同位模式挖掘方法一般采用统计或数据挖掘的方式,要求对复杂的数学公式、算法及相关参数等有深刻的理解,主要针对同质的欧式空间中地理现象。而城市空间中人为地理现象大多发生在网络空间,鉴于此,本文提出了一种网络空间同位模式可视化挖掘方法。该方法利用视觉语言表达网络空间现象之间的影响和交互作用。首先,利用网络空间核密度估计表达网络空间现象的分布情况和影响范围,为网络空间现象的同位模式挖掘提供支持,并建立单个地理现象分布情况与颜色之间的映射;然后基于色光加色混合原理获得两个地理现象相互影响的认知,借以挖掘空间同位模式。本文提出的方法属于形象思维,具有直观,形象和易感受等特点。 相似文献
1