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研究城市公共设施的热点分布,对把握当前城市发展现状具有重要意义.针对传统算法的相关研究存在参数设定受人为因素影响较大的问题,本文采用优化的密度峰值聚类算法进行热点选取和聚类分析,在原算法的基础上,利用指数隶属函数计算局部密度并自动生成阈值,削弱了参数选取对结果的影响和反复调整参数带来的不便,结合决策图和簇中心权值进行热点的选取,提高了聚类结果的准确性.以郑州市辖区教育培训机构分布热点为例进行实验分析,结果表明,基于该算法的热点分布分析能够快速掌握设施的分布模式和聚集程度,为调整发展思路、优化设施布局提供决策支持. 相似文献
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近邻指数的城管案件全局分布模式分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市管理案件量化分析是城市管理水平提升的技术支撑。针对城市管理典型案件(街面秩序、市容环境及宣传广告),该文提出了一种热点探测流程和方法,并分析城市管理案件全局分布模式。针对传统量化研究的权重确定未考虑研究对象空间分布的问题,该文提出了基于城管案件近邻指数的权重确定方法,并以此为基础开展城管案件的全局分布模式研究。实验结果表明:3种典型城市管理案件呈显著的聚集分布,并且热点区域符合实验区的实证考察;近邻指数作为权重指标具有客观性、计算高效性,合理反映了城管案件的空间分布。 相似文献
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针对当前面向城市热点空间分布特征与成因的研究缺乏考虑时效性和全面性的问题,该文提出了一种基于签到数据的城市热点探测方法,精准、便捷地探测到8种业态类型的城市热点,并在此基础上运用点模式分析和地理探测器等方法,对各业态类型城市热点的空间分布特征及其影响因素展开研究。研究结果表明:各业态类型的城市热点具有不同空间范围下的集聚性特征,且在空间分布上表现出明显的差异性;业态类型、GDP、人口规模、土地价格以及交通通达性是影响城市热点空间分布的重要因素,且同类因素对不同业态类型的城市热点的影响力不同。 相似文献
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为探究城市入室盗窃犯罪的时空分布特征,基于分时段核密度估计和时空K函数方法,对武汉市江岸区入室盗窃案件的热点区域分布以及时空聚集模式进行分析。实验结果表明,入室盗窃案件同时存在空间聚集和时空聚集现象。热点区域相对稳定,显著的时空聚集现象集中在近时空区域内,而且聚集程度总体上呈现出时空衰减趋势。所得到的结果可为制定犯罪预防策略提供科学参考。 相似文献
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利用位置签到数据探索城市热点与商圈 总被引：1，自引：0，他引：1
众源地理数据（Crowd Sourcing Geographic Data）是指由大众采集并向大众开放共享的地理空间数据。众源位置签到数据作为众源地理数据的一种,客观真实的反映了大众日常生活行为,包含大量丰富的社会化属性信息。本文提出了一种基于众源位置签到数据的城市热点探测与商圈挖掘方法,首先对位置签到数据时空分布特性进行了研究,设计并提出了众源位置签到数据时空数据库模型;其次,提出了位置签到数据探索性空间分析方法,通过对众源位置签到数据的空间聚类分析,实现基于位置签到数据的商圈热点探测;最后,以武汉市为例,对街旁网截止2011年9月30日的众源位置签到数据进行了城市热点探测与商圈挖掘分析实验,结果表明,基于众源位置签到数据挖掘的武汉市商圈分布与城市规划商圈具有强相关性,可用于城市社会经济发展预测与区域经济规划。 相似文献
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设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。 相似文献
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通过数据挖掘手段获取聚集模式（即热点）等地理空间知识是地理信息智能化服务的基础和前提。点群聚集模式的提取本质上是热点及其边界（热点区）的探测。首先分析了使用空间聚类提取热点并以凸壳表达热点轮廓的不足，进而提出一种利用模糊密度聚类和双向缓冲区的热点区自动识别方法。该方法借鉴模糊集理论，通过计算对象之间的模糊隶属度改进基于密度的聚类算法，用以提取点群的聚集模式；在此基础上，将模糊隶属度作为对象间的影响程度，采用正负缓冲区建立热点边界。以郑州市城区的科研机构点为例进行实验，结果表明，提出的方法既能有效区分空间点的类型（噪声点与非噪声点），又能生成连续平滑的热点边界，总体效果优于对比方法。 相似文献
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公共地图服务的普及是人们步入数字生活、建设智慧城市的重要一步。如何准确地探测群体用户访问行为的时空聚集访问模式,将网络虚拟空间访问行为映射为现实世界行为,是提升公共地图服务和推动智慧城市建设的关键所在。探寻了群体用户访问公共地图服务产生的热点聚集区域的时间及空间规律,基于海量用户访问日志记录,结合分组分析、时间序列统计分析和时空三维图可视化方法,挖掘得出公共地图服务热点区域具有明显的以星期为单位的周期自相似特征,多数热点区域在周期内连续出现;基于箱形图和频率密度图的统计方法,分析得到热点区域间距在空间上呈“小间距多,大间距少”的聚集分布形态,且在不同的图层中热点区域间距分布迥异。公共地图服务用户访问时空规律揭示了用户行为意图,可将人类活动数字化,促进智慧城市建设中人地关系的发展。 相似文献
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提出了一种基于时空影响范围的网络构造方法,构造了一种基于节点影响强度的犯罪传输网络,并引入复杂网络的度、平均度、聚集系数等特征参数分析犯罪传输网络。提取了犯罪预测过程中需要关注的重要节点,分析了其时间分布和空间分布特性,研究结果表明:（1）近邻的时空单元的犯罪率具有一定的关联关系。其中,节点的出度与入度具有正相关性,因此可以引入邻居时空单元的犯罪密度以量化和分析犯罪规律。（2）节点的度分布具有无标度特性,犯罪较少的小区也可能出现度较大的节点,而节点的度与未来犯罪率具有较大的关联性。因此,即便犯罪率较低的小区也要关注节点的度变化情况。（3）犯罪聚集系数大小与未来犯罪率的变化具有一定的关联性,较高的聚集系数意味着未来犯罪状态的变化。 相似文献