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针对传统上单独采用K-means或DBSCAN等方法对共享单车位置数据聚类时造成的聚类结果与真实的聚类结构不符的问题,本文提出了一种基于共享单车时空大数据的细粒度聚类方法(FGCM)。该方法通过DBSCAN进行初始聚类,并在此基础上采用GMM-EM算法进行细部聚类,以提取细粒度层级的热点区域。试验表明,该方法可根据密度阈值排除噪声和离群值,无需指定细部聚类簇数,簇的形状和大小比较灵活。在对共享单车大数据位置特征进行聚类时,与传统的单独采用K-means或DBSCAN的方法相比,FGCM具备更高的精细程度,能够充分展现共享单车的实际聚集特征,可用于规划共享单车电子围栏等设施,在不降低通勤效率的基础上规范共享单车的停放问题。 相似文献
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时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段,目前传统聚类算法存在着大规模分布数据难以处理,海量数据处理时间较长,确定参数困难,聚类质量较差等缺陷。因此,提出一种分布式增量聚类流程DICP,利用广域网分布增量聚类方法,避免大量数据的传输拷贝,有效提升聚类运算效率。对于DICP流程中的时空数据聚类算法本身,研究了一种大数据环境下的IMSTDCA时空数据聚类算法,借助密度聚类的思想,通过时空数据的聚集趋势预分析、时空数据聚类算法,以及时空数据聚类结果评价3个步骤完成聚类分析,实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献
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时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段。本文提出了一种分布式增量大数据聚类分析方法,利用分布增量机制不但可以减少重复计算和迁移拷贝次数,而且可以持续对聚类结果进行修正,能够在保持聚类准确性的条件下提升整体运算效率。而聚类算法本身通过数据聚集趋势预分析、聚类算法和结果评价3个步骤,构建了一体化时空邻域,在时间和空间维度保证了聚类结果的准确性。经过试验证明该方法可以实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献
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Zhenhong Du Yuhua Gu Chuanrong Zhang Feng Zhang Renyi Liu Jean Sequeira 《International Journal of Digital Earth》2018,11(6):609-634
Spatiotemporal clustering is one of the most advanced research topics in geospatial data mining. It has been challenging to discover cluster features with different spatiotemporal densities in geographic information data set. This paper presents an effective density-based spatiotemporal clustering algorithm (DBSTC). First, we propose a method to measure the degree of similarity of a core point to the geometric center of its spatiotemporal reachable neighborhood, which can effectively solve the isolated noise point misclassification problem that exists in the shared nearest neighbor methods. Second, we propose an ordered reachable time window distribution algorithm to calculate the reachable time window for each spatiotemporal point in the data set to solve the problem of different clusters with different temporal densities. The effectiveness and advantages of the DBSTC algorithm are demonstrated in several simulated data sets. In addition, practical applications to seismic data sets demonstrate the capability of the DBSTC algorithm to uncover clusters of foreshocks and aftershocks and help to improve the understanding of the underlying mechanisms of dynamic spatiotemporal processes in digital earth. 相似文献
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不同类型的地理信息大数据蕴含了丰富的时空关系，反映个体或者群体时空事件之间的变化模式，在资源、环境、交通等领域的智慧应用中起到关键性作用。然而，地理信息大数据拥有的多尺度和多语义特性，在挖掘地理信息大数据的时空关系时会存在许多困难。如何有效地构建多尺度多语义时空关系，并直观地表达这些时空关系是一个重大挑战。本文设计了一种时空事件关系可视化分析框架，通过定义事件间时空关系的描述，设计了一种多视图协同的可视化分析方法，结合时空关系的可视化协同交互，实现地理信息大数据时空事件可视分析。基于时空轨迹数据，通过试验说明该方法可以探寻时空事件及背景间的时空关系，实现时空事件的交互可视分析。 相似文献
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基于灰集的不确定性时空数据模型 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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时空聚类算法是地理时空大数据挖掘的基础研究命题。针对传统CFSFDP聚类算法无法应用于时空数据挖掘的问题,本文提出一种时空约束的ST-CFSFDP(spatial-temporal clustering by fast search and find of density peaks)算法。在CFSFDP算法基础上加入时间约束,修改了样本属性值的计算策略,不仅解决了原算法单簇集多密度峰值问题,且可以区分并识别相同位置不同时间的簇集。本文利用模拟时空数据与真实的室内定位轨迹数据进行对比试验。结果表明,该算法在时间阈值90 s、距离阈值5 m的识别正确率高达82.4%,较经典ST-DBCSAN、ST-OPTICS及ST-AGNES聚类算法准确率分别提高了5.2%、4.2%和7.6%。 相似文献
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融合时空邻近与专题属性相似的时空聚类是挖掘地理现象时空演化规律的重要手段。现有方法需要的聚类参数许多难以获取,影响了聚类方法的可操作性与聚类结果的可靠性。提出一种基于重排检验的时空聚类方法。首先,通过重排检验发现时空数据集中的均质子区域;进而,采用均方误差准则合并均质子区域内的时空实体生成时空簇,并通过簇内重排检验自动识别聚类合并的终止条件;最后,借助时空拓扑关系在保证结果精度的前提下发展一种快速重排检验的方法,提高了聚类方法的运行效率。通过实验和比较发现,该方法一方面可以发现不同形状、大小的时空簇,聚类质量优于经典的ST-DBSCAN方法;另一方面聚类过程中人为设置参数的主观性显著降低,提高了聚类方法的可操作性。 相似文献
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传统扫描统计方法在进行时空异常聚类模式挖掘时,受扫描窗口形状的限制,不能准确地获取聚类区域形状。提出一种改进的不规则形状时空异常聚类模式挖掘方法stAntScan。新方法基于26方位时空邻近单元格构建时空邻接矩阵,再对蚁群最优化扫描统计方法进行改进,使其能适应三维大数据量的时空区域扫描。模拟数据和真实微博签到数据的实验证明,stAntScan能有效地识别时空范围内的不规则形状异常聚类,并且准确性较经典的SaTScan方法高。 相似文献
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介绍了实际工作中经常遇到的地形图时空数据建库方法:保持现状式和数据追加式。分析对比了两种方法的优缺点:保持现状式实时维护了时空数据的现势性,方便现状数据的使用,但其数据库和表个数多,数据维护、历史数据恢复以及增量数据计算较复杂。数据追加式数据库个数少,数据维护、历史数据恢复以及增量数据计算较简单,但在使用现状数据时需做一定的数据查询、输出操作。作者建议使用后者,并将其中一个工作库固定为现状库,历史数据恢复时再建其他工作库以方便使用。 相似文献
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本文首先结合社交媒体信息和温州市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）发展态势，获取疫情传播先验知识，进一步采用DBSCAN自适应聚类算法，分析温州市COVID-19时空分布格局与演化规律。结果表明：①温州市COVID-19易在20~59岁的青壮年人群，以及商业服务人员、农民和工人人群间传播；②我国针对人口流动采取的系列措施能够有效遏制疫情进一步蔓延，使得温州市聚类空间簇数量在时间上呈现先增加后减小的趋势；③温州市鹿城区银泰商贸附近、乐清市南部和瑞安市西部具有疫情扩散高风险，后期需增强防控力度。本文细粒度地分析了温州市疫情时空演化过程，能够更好地辅助温州市政府部门更精细地部署疫情防控措施。 相似文献
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研究高速公路交通事故黑点路段的时空分布规律和关联因素,一直是交通领域的关注重点。本文针对事故统计的交通事故黑点路段鉴别方法存在地理学中的可塑面积单元(MAUP)问题,提出一种基于时空密度聚类的高速公路交通事故黑点路段鉴别方法。该方法改进了传统的DBSCAN空间聚类算法,引入一种顾及时间周期性和事故严重程度的事故时空邻近计算方法,通过密度连接规则自适应鉴别各种时空尺度的交通事故黑点路段。以2012—2016年湖南省的高速公路交通事故为例进行试验,结果表明,本文方法可有效克服不同划分单元的可塑面积单元问题,自适应鉴别不同长度的黑点路段,同时可进一步挖掘黑点路段上交通事故时空聚集模式。 相似文献
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基于点云分类常用的近邻聚类法和物体表面分割等方法,本文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类的方法。该方法首先对原始点云进行低点提取,设置格网的大小,在此基础上对点云数据进行去噪并进行主成分分析,再对点云空间进行均匀格网化,使具有最大密度的格网为聚类中心,加入高程、强度以及法向量等特征对分割后的点云实现了不同地物的分类,提高了运算效率,降低了错分率。 相似文献