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变形分析与预报是工程建(构)物在施工与运营期间的重要内容,目前应用较为广泛的是针对变形体各测点建立时间序列模型(ARMA),这种建模方法考虑的是各测点位移在时间变化上的关联性,而时空序列模型(STARMA)则同时考虑测点在时间以及空间上的相关性,从理论上来讲,能够更好的解释变形体的形变规律。本文以某地下管线沉降监测为研究对象,分别建立ARMA模型以及STARMA模型,通过计算各测点预测RSE、NMSE、RMSE、MAE四个误差指标值并进行比较,验证了STARMA模型在预测精度上好于ARMA模型,对于管线沉降监测具有一定的应用价值。 相似文献
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群体用户对公共地图服务的访问行为具有社会性,存在着一定的群体访问行为模式。该模式具有高强度的访问聚集性与突发性,且决定着公共地图服务对云计算资源的需求。如何有效地表达和捕捉群体用户访问聚集性及其访问强度的时序变化特征,进行准确的公共地图服务负载预测,是实现按需选择和调度云计算资源,应对海量用户并发服务挑战的关键。本文基于海量的公共地图服务用户访问日志和时间序列聚类方法,建立了群体用户访问到达行为的时序分布模型;考虑降低负载预测复杂度的同时,利用访问强度具有多峰值、变强度以及周期性的特点,分割访问到达率在一个周期内时间序列上的模式区间,实现访问强度时序聚类划分的最优;基于各访问模式区间不同的访问到达概率密度的分布,提出了基于累积概率分布的时间序列平滑预测服务负载方法,该预测方法的算法复杂度低,且所需的先验数据量小。实验证明,本文提出的基于时序的群体用户访问到达率最优分割方法及其预测方法可以以较高的准确率预测服务负载。该方法在应对海量用户并发访问挑战的同时,可提高云计算资源的利用效率,解决公共地图服务质量与服务成本的平衡性问题。 相似文献
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由于网络地图服务（Web map service，WMS）元数据缺乏显式的领域主题描述机制，用户很难准确、全面地发现目标领域的地图数据资源。提出了一种面向地理信息资源检索的WMS领域主题文本提取及元数据扩展方法。首先，设计了一种非监督文本分类算法，利用地球与环境术语集语义网（semantic Web of Earth and environmental terminology，SWEET）和大型英语词汇语义网WordNet，综合计算WMS元数据能力文档中地学术语、通识型词汇与领域主题的语义相关度，为WMS及其图层提取多标签主题。然后，基于ISO19115 2003地理信息元数据标准，为WMS元数据组织模型扩展领域主题。实验结果表明，所提出的WMS元数据主题分类算法取得了较高的查准率和查全率，且相较于朴素贝叶斯、线性支持向量机（support vector machine，SVM）和逻辑回归等方法，整体上有较大的优势。该方法有望应用于当前的地理信息门户和目录服务，辅助用户快速、准确地定位目标领域的地图服务资源。 相似文献
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高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性。传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响。使用2015—2017年中国湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3 a月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C0)作为影响因素,使用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)建立湖北省月平均降水分布模型。结果表明:（1）各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合。站点时序理论变差函数模型中,有25.3%能够在4个月内达到平稳,36.14%在6个月内达到平稳。（2）站点降水时序理论变差函数模型的C和C0与逐年12月平均累积降水在0.01水平（双侧）上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响。（3）引入C和C0 有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度。对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,3 a平均整体拟合优度从0.852提升至0.912。验证集站点插值精度评价显示,3 a绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差下降幅度均大于60%。因此,引入时序理论变差函数特征的时空GWR模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算。 相似文献
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利用用户事件模型的网络地图服务策略 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Web地图服务存在的并发用户数量受限、响应时间过长、静态瓦片地图服务更新困难、难以满足用户高时效性要求等问题,提出了一种基于用户事件模型的网络地图服务策略,通过网络节点用户的访问状态来启动特定级别地图的渲染过程,并结合服务器端和客户端缓存策略来改善用户体验。实验结果表明,该策略有效地缩短了地图服务的响应时间。 相似文献
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在工程建(构)筑物的变形分析中,主要考虑的是针对各个测点的时序分析,进而实现变形体的预测预报,但这样会造成模型的冗余。实际上,很多变形体作为一个整体结构,测点间在时间和空间上均存在一定的相关性,即时空相关性。时空序列模型(STARMA)则是根据时空序列的时间相关性和空间相关性对序列进行分析的一种建模方法,从理论上来讲能够更好地反映出变形体的形变规律。本文以某建筑物的沉降监测作为研究对象,建立STARMA模型,结果表明,该模型具有较好的实际应用效果。 相似文献
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针对采用地理加权回归模型（GWR）进行预测时输入变量较多导致计算复杂度高,而输入变量较少引起预测精度降低这一问题,提出了一种基于主成分分析的地理加权回归方法（PCA-GWR）。首先,该方法检验了气溶胶光学厚度（AOD）影响因素之间的共线性;然后,通过非线性主成分分析法（NLPCA）对影响AOD值的若干相关变量进行处理,既消除了相关变量彼此之间的多重共线性,又可以起到降维的作用;最后,利用非线性主成分分析得到较少的几个综合指标,通过地理加权回归模型对AOD值进行分析预测。为验证该方法的有效性,采用京津冀地区的AOD、高程、风速、气温、湿度、气压、坡度、坡向数据,利用Pearson相关系数法选取与AOD浓度具有较高相关性的影响因素作为常规的GWR模型的输入变量,在变量个数相同的前提下,与本文方法进行对比。研究结果表明：应用非线性主成分分析法对相关变量进行预处理后,有效地解决了变量之间的共线性,保留了原始影响因素主要信息,提高了运算效率,且该方法所得的MAE、RMSE、AIC及其拟合优度R2均优于常规的GWR模型。 相似文献
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互联网记录了人们的日常生活,对带有位置信息的搜索引擎数据进行分析和挖掘可以获得隐藏于其中的地理信息。本文通过分析中国各省流感月度发病数与相关关键词百度搜索指数之间的相关性,选取相关性较高关键词的百度指数作为解释变量,发病数作为因变量,在采用主成分分析法消除变量共线性后,分别使用普通最小二乘回归（OLS）、地理加权回归（GWR）及时空地理加权回归（GTWR）构建流感发病数的空间分布模型。模型的拟合度能够从OLS的0.737、GWR的0.915提高到GTWR的0.959,赤池信息准则（AIC）也表明,GTWR模型明显优于OLS与GWR模型。验证结果显示,GTWR模型能准确识别流感高发地区,将该方法与搜索引擎数据结合能较好地模拟流感空间分布,为空间流行病学的研究提供预测模型和统计解释。 相似文献
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网络地图服务(WMS)是基于开放地理信息系统协会(OGC)规范的在线地图服务,通过WMS可以实现多源异构地理空间数据的转换和封装,Internet上现在发布了越来越多的WMS服务。本文研究WMS网络地图服务的查找方法和组合使用的方法,用户通过组合网络WMS服务和自定义服务既可满足应用需求,又可达到快速开发应用的目的。 相似文献
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网络地图服务已经渗透到国民经济的方方面面,如何从海量的地图服务中获取需要的数据成为当下研究的热点问题。本文针对目前Web地图服务数据在使用爬虫技术获取中,存在效率和准确性低的问题,提出在经典网络爬虫基础上,增加"经验树"环节,实现了"经验爬虫"。将改进后的"经验爬虫"与其他3种经典爬虫爬取的结果对比分析,"经验爬虫"爬取的效率和准确性是其他3种经典爬虫均值的2倍以上。 相似文献
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《制图学和地理信息科学》2013,40(4):269-283
Many time-critical applications such as emergency response, location-based services, and real time traffic management need instant access to diverse data to make quick decisions and take instantaneous actions. However, two issues block time-critical applications to quickly acquire and integrate spatial data over the web: (1) the heterogeneity of existing GIS systems, and (2) the file-level data sharing systems over the web. This research examines current open standards, protocols, and technologies capable of solving the two issues for real-time spatial data sharing over the web. Focusing on investigating the role of Web Feature Services (WFS) and Web Map Services (WMS), this research has developed a solution for real-time geospatial data sharing at the feature level over the web. A prototype has been implemented to query, extract, create, delete, update, and map geographic features stored in web-accessible OGC (Open Geospatial Consortium) simple feature datastores for transportation emergency applications. The prototype results show that the OGC WFS and WMS play important roles in real-time geospatial data sharing and exchange from heterogeneous sources at the feature level for time-critical applications. The WFS and WMS eliminate time-consuming data translation and facilitate reuse of existing geospatial data over the web. Several issues related to the solution are also discussed in the paper. 相似文献
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本文从网络专题地图的发布框架体系入手,研究了基于XML封装客户端专题地图请求和基于OGC定义的WMS规范构建网络专题地图发布服务等网络专题地图发布的关键技术,并利用ASP.NET从底层实现了网络专题地图发布。 相似文献
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社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。 相似文献
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对黑龙江省位置服务现状进行了分析,提出了建立的黑龙江省位置服务中心的框架。位置服务中心的建立是以手机、PDA及各种移动手持终端定位服务、车辆监控等为主的服务体系,并通过WMS方式对外提供地图服务。文中对位置服务中心的设计理念、体系结构及服务模式进行了详细描述,并对其具体应用进行了探讨,最后对未来3G时代位置服务中心的应用前景进行了展望。 相似文献
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Remote sensing is a useful tool for monitoring changes in land cover over time. The accuracy of such time-series analyses has hitherto only been assessed using confusion matrices. The matrix allows global measures of user, producer and overall accuracies to be generated, but lacks consideration of any spatial aspects of accuracy. It is well known that land cover errors are typically spatially auto-correlated and can have a distinct spatial distribution. As yet little work has considered the temporal dimension and investigated the persistence or errors in both geographic and temporal dimensions. Spatio-temporal errors can have a profound impact on both change detection and on environmental monitoring and modelling activities using land cover data. This study investigated methods for describing the spatio-temporal characteristics of classification accuracy. Annual thematic maps were created using a random forest classification of MODIS data over the Jakarta metropolitan areas for the period of 2001–2013. A logistic geographically weighted model was used to estimate annual spatial measures of user, producer and overall accuracies. A principal component analysis was then used to extract summaries of the multi-temporal accuracy. The results showed how the spatial distribution of user and producer accuracy varied over space and time, and overall spatial variance was confirmed by the principal component analysis. The results indicated that areas of homogeneous land cover were mapped with relatively high accuracy and low variability, and areas of mixed land cover with the opposite characteristics. A multi-temporal spatial approach to accuracy is shown to provide more informative measures of accuracy, allowing map producers and users to evaluate time series thematic maps more comprehensively than a standard confusion matrix approach. The need to identify suitable properties for a temporal kernel are discussed. 相似文献