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随着智能手机的普及,网约车成为常用的出行替代方式。网约车运营平台因此成为智能交通系统的主要组成部分,在满足公众出行需求中发挥重要作用。乘客需求预测是网约车系统需要解决的核心问题,现有文献中提出的模型忽略了长期时间相关性及多种空间相关性,本文针对现有研究成果存在的局限性,在充分考虑网约车乘客出行需求时空相关独特性的基础上,提出一种融合全局特征的时空多图卷积网络(Spatio-Temporal Multi-Graph Convolutional Network Fused With Global Features,GST-MGCN)模型。该模型遵循临近性、周期性和趋势性(Closeness, Period and Trend,CPT)范式,利用时序信息拟合时间依赖关系;通过识别多种空间语义相关性构建对应的关系图结构、建立多图卷积模型;模型中的全局特征融合模块,使用门控融合和总和融合方法分别捕捉乘客需求的突变和渐变。以海口市数据集为样本的实验结果表明,本文提出的GSTMGCN模型MAE、RMSE和MAPE指标的值分别是2.269、3.917、21.447,优于其他同类主流模型。本研究证明提出... 相似文献
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针对当前建筑群组相似模式检索中空间域和谱域相似度量方法的模型泛化能力较弱，且空间信息利用不足的问题，本文提出了一种基于变分图卷积自编码器的相似检索模型。首先，利用最小生成树构建建筑群组图数据，并将建筑物描述特征嵌入图节点中，实现建筑群组模式的定量化表达；其次，在变分图卷积自编码器重参数化模块中，加入四维超混沌系统与高斯分布融合生成的混合噪声，通过增加采样的随机性来提高模型的泛化能力；然后利用图卷积和池化代替全连接层以保留更多的空间信息，并对低维特征编码进行处理，获得建筑群组的模式特征编码；最后，利用余弦距离来获得待检索建筑群组与模式编码库中建筑群组之间的相似度，从而实现建筑群组模式的相似检索。实验结果表明，该模型能够有效提取建筑群组的模式特征，通过无监督学习实现端到端的建筑群组相似模式检索，为建筑群组模式的自动分类与相似检索提供了新的思路和方法。 相似文献
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手足口病是一种常见的传染病,以往的研究表明该疾病与气象、环境和社会经济等因素相关联,其影响关系复杂,而疾病本身体现出较强的区域聚集性,采用普通的线性风险建模方法无法捕捉影响因素的复杂性及空间聚集性。因此,本文以山东省为例,在前人研究的基础上,提出了采用贝叶斯网络综合风险建模方法研究手足口病的发病风险与气象、土地利用、社会经济及空气污染等要素间的关系,并通过引入空间扫描统计聚集结果,将空间聚集引入到贝叶斯网络模型加强其空间推理功能,减少模型的偏差,提高评估的精度。结果表明,本文建立的手足口病空间贝叶斯网络风险模型具有较高的估计效果,引入的空间聚集性较好地融入到贝叶斯概率推理模型中,合理建立预测因子同手足口病发病风险之间的关系。通过对建模结果的解译,分析了手足口病的发病风险影响因素,特别是气候、社会经济及空气污染的影响。本文的空间贝叶斯建模方法及研究结果对手足口病暴发的防控预警具有重要的意义。 相似文献
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城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络（PredRNN）、图卷积预测递归神经网络（GC-PredRNN）和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。 相似文献
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针对常规向量参数法多维观测建模与平差效率低的问题，分析指出多维观测矩阵参数建模条件应满足不同观测维度的参数独立且个数相等特点（简称独立同构特征），进而利用该建模条件、Kronecker积运算性质和加权最小二乘原理提出矩阵参数建模与加权最小二乘估计方法。该方法顾及不同观测维互相关性，增大系数阵稠密度，降低法矩阵阶数，从而有效提高了建模与平差计算效率。空间直线和GPS站坐标时序模型计算结果均表明，向量参数法和矩阵参数法平差结果相同，但后者具有更高的存储与计算效率。 相似文献
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行程时间不确定性导致了可达性随时间的变化,相关研究表明忽略行程时间不确定性会高估可达性水平。既有可达性研究往往用行程时间可靠性表示行程时间不确定性,但未考虑不同可达性模型结果的差异以及行程时间可靠性价值。本文结合各OD之间的行程时间分布特征,构建方差型的行程时间可靠性来描述行程时间不确定性,并进一步将行程时间可靠性纳入到广义出行时间成本中,建立了时间距离模型、潜力模型、累计机会模型和高斯模型4种基于位置的可达性测算方法,以比较在不同测算方法下,行程时间不确定性对可达性的影响。深圳的案例研究表明：① 忽略行程时间不确定性会使全区域的可达性至少被高估5.04%,最大被高估95.04%。潜力模型、时间距离模型、累计机会模型和高斯模型的高估幅度由低到高;② 行程时间不确定性对可达性的影响存在阈值效应,阈值越高,可达性受影响的程度越小;③ 从空间分布来看,行程时间不确定性对可达性水平高和低的区域都有一定影响。若不考虑行程时间不确定性,可达性高的区域高估值大,而在可达性低的区域,可达性高估的百分比较大,高估百分比中位数的差异程度最大可达77.1%;④ 行程时间不确定性对潜力模型可达性分类的影响最小,对累计机会模型差异的影响最大。可达性使用者应充分考虑研究区域实际情况,结合可解释性与理论性偏好,进而选择合适的可达性模型和评判标准。 相似文献
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紧急情况下人员快速、安全疏散是室内空间智能化导航和路径规划服务的研究热点.本文采用房产空间管理数据为数据源,以“路径”和“节点”为关键要素,设计了楼宇空间路径模型,用以表达楼宇内部的空间关系及拓扑结构.基于此模型进一步研究了用于紧急疏散的楼宇路径构建算法,论述了构建“单楼层”和“多楼层”路径过程中走廊(过道)路径提取、... 相似文献
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露头研究对认识地下地质情况具有举足轻重的作用,通过露头揭示的沉积规律可以更加精确地描述地下同类型的沉积特征。以克拉玛依油田黑油山露头区35剖面为例,采用RMS地质建模软件的基于目标的Composite方法,确立建模基本目标体,评估多期河流沉积的形态规律,建立与露头认识一致的辫状河砂体的空间展布模型。研究表明,通过Composite方法多次迭代得到了辫状河多期河道侧积与切割的理想结果;通过目标函数和接收概率的退火模拟方法能够解决辫状河和三角洲河道砂体的几何形态问题。 相似文献
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以图结构表达的知识图谱不仅在语义网络的描述与推理中发挥着重要作用，对于空间实体的结构化抽象与空间推理也具有重要意义。空间实体的联系信息在知识图谱中以图的边记录，通过路径探测、子图对齐、模式发现等基于边的知识图谱计算推理，在空间场景认知可发挥重要作用。地理知识图谱是一种对地理概念、实体及其相互关系进行形式化描述的知识系统，既有通用知识的内涵与特点，也有地理知识特定的时空特征，能够将语义模型和时空模型联系起来，描述语义关系、空间关系和时间关系，在地理知识的表达、理解、获取与推理方面有巨大的应用潜力。现有地理知识图谱的研究工作多集中于语义方面，语义关系的抽取与表达比较丰富，可以支持进一步的地理知识语义搜索等功能；然而地理知识图谱在时空模型上的知识表达比较缺乏，现有的空间关系局限在要素之间，很少涉及空间认知中进一步的分布态势、空间格局等，地理知识图谱在空间语义知识方面有待增强。本文基于知识图谱构建原理，以建筑群地理知识图谱构建为例，实现格网型建筑物模式的识别。先将建筑物抽象成实体，表达为图的节点，基于几何邻近分析提取建筑物之间的空间邻域关系，以此构建建筑群地理知识图谱；在此基础上结合建筑物模式... 相似文献
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城市道路交通状态具有空间自相关特征。某一道路交通状态的变化会对其周边道路产生影响,故把握道路交通状态的空间自相关性是提高交通规划、交通预测水平的基础。然而,城市道路交通状态又具有空间异质性,即道路交通状态的影响扩散并非各向同性,其使得道路交通状态空间自相关性的度量更为复杂,因此仅从地理空间下道路之间的邻近关系出发进行分析有失偏颇。同时,城市道路具有拓扑结构特征和几何形态特征,二者对于交通状态自相关性的影响和制约,却未引起足够重视。本文从城市道路的拓扑结构特征和几何形态特征出发,提出了一种新的交通状态空间自相关路段识别规则,即基于交通状态变化的路段空间识别规则,通过拓扑社区发现方法刻画路段在空间上的聚集特征,同时,基于Stroke跟踪的几何形态概化来描述道路交通状态变化影响的空间异质性。结果表明,利用本文提出的识别规则产生的交通状态自相关路段集合,较仅考虑地理空间邻近或拓扑结构的识别规则更为合理,更好地揭示了城市道路交通状态的空间自相关特征。 相似文献
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随着城市建设的迅猛发展,城市建筑物建模的复杂性和实景化要求越来越高。因此,进行高精度的城市建筑物建模,建立有效的数据结构成为一项具有挑战性的工作。针对结构实体几何（Constructive Solid Geometry, CSG）模型建模的局限性,本文提出了一种结合CSG和BR（Boundary Representation）的混合建模方法。该方法改进传统的CSG为“空间CSG（SCSG）”,利用维度扩展的九交模型（DE-9IM）表示体元间的拓扑关系,确定唯一的SCSG树来表示城市建筑物的外部结构,同时用BR表示城市建筑物几何要素间的拓扑关系。然后,本文结合文件数据库和关系数据库来联合管理模型数据。关系数据库存储模型和纹理的属性信息;文件数据库存储模型和纹理图像。在存储和调用纹理影像时,关系数据库中的面ID将城市建筑模型ID和纹理ID关联,纹理图像和城市建筑模型同时被加载和存储。另外,本文采用最小二乘法对建筑物多边形进行正交化和拓扑调整处理,以保证模型数据的精确性。本文选择美国科罗拉多州丹佛地区和瑞士苏黎世地区的数据进行实验,并根据不同的建模方法进行模型加载耗时的比较,证明本文提出的方法耗时较少。实验结果表明,该混合建模方法不仅可以有效地表示实体的拓扑关系,还可以加快纹理加载,实现建筑物的快速精确建模,有效实现空间查询。 相似文献
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基于道路结构特征识别的城市交通状态空间自相关分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市道路交通状态具有空间自相关特征。路段交通状态的变化会很快影响到邻近路段,导致一定空间范围内路段的交通状态发生改变。揭示城市交通状态的空间自相关特征,对交通规划、交通控制与诱导具有重要意义。然而,受到城市路网空间结构和道路拓扑特征的影响,城市道路交通状态的空间自相关并非各向同性,也并非均匀地向上下游扩散,而是有选择性地集中在部分邻近路段上。因此,仅考虑路段地理空间下的上下游邻近性,难以全面度量路段间交通状态的相互影响,识别出交通状态空间相关性强的道路集合。本文借鉴复杂网络分析方法,定量化分析了城市路网的模块化与层次性特征,利用城市路段在空间上的聚集特征和路段在网络中拓扑角色的差异,提出了一种新的交通状态自相关路段邻近性判别规则,即空间邻近且拓扑等价规则,以此规则实现交通状态空间相关路段聚类过程,更好地揭示城市路段之间的交通状态空间相关性。 相似文献
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车辆路径问题:从时间地理学的视角 总被引：2，自引：0，他引：2
车辆路径问题具有典型的时空分布特征,受到众多时空约束条件的制约。在车辆路径规划中,综合考虑时间和空间因素是非常必要的。本文从时间地理学这一全新的视角来研究车辆路径问题,提出一套完整的时间地理学分析框架,阐述了时间地理学的基本概念,提出了车辆路径问题中的时空约束、时空路径、时空棱柱、时空可达性、时空距离等概念,并给出了图示或定量化的度量方法。论文提出的时空距离度量方法综合考虑了顾客在空间位置和时间窗口2个方面的特征,可更科学地判定顾客之间的"邻近性"。论文通过设计一种求解大规模软时间窗车辆路径问题的算法,证明了时空距离的价值,并展望了时间地理学在求解动态车辆路径规划问题、移动设施路径规划问题等方面的应用。本文的贡献在于,通过时间地理学所提供的一系列概念和方法,实现了在统一的框架下同时考虑车辆路径问题(VRP)的时间和空间特征的构想,挖掘了传统时间地理学理论在车辆路径领域中的应用潜力,这将有利于更快或者更好地求解VRP问题。 相似文献
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树木的三维建模是建立虚拟森林环境的关键问题之一。基于树木形态结构特征分析,提出了面向对象的矢栅混合模型,并详细描述了主干、枝段、枝条和树叶之间的五组拓扑关系。结合L-system s和三维几何结构方法的优势,提出规则和约束的三维树木建模方法,该方法将分枝策略和叶片空间分布特征转化为规则,利用参数化L-system s实现,建模时将树木的空间几何特征和拓扑关系赋予树木模型,所建模型符合树木的生物物理特征。建模过程中通过阈值、模型调整和随机值约束,对模型参数进行控制,约束的内容包括树木结构、单叶尺寸、叶面积指数、随机性四个方面。最后,利用VC++与OpenGL实现了数据模型与建模算法,并利用实测数据进行了验证,所得模型比其他模型更符合于树木实际的形态结构参数和生物物理指标,有利于实现与树木空间结构相关的定性和定量分析。 相似文献
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传统的旅游行程规划往往仅被归类为空间排序问题,而对行程安排中时空耦合性与游客自身选择的灵活性考虑不足。本文将行程规划问题的理解从空间视角拓展至游客活动视角,从旅游节点时空耦合关系以及重构模式出发,将旅行中涉及到的时间、空间与专题等多维属性有机组织,进而提出行程时空链的概念模型以及行程要素时空衔接方法。研究以南京为案例展开模型实验,结果显示该模型与传统线路设计方法在节点名称、节点数量以及节点顺序等指标的匹配度均超过了80%,体现出较好的应用可靠性。相较于已有研究仅从空间视角展开的论述,本文提出以游客自身作为行程规划的基本单位,从游客行为选择、游览时间序列以及节点线路串联等多维视角进行映射耦合,以期为拓展深化城市旅游线路设计理论,支撑智慧旅游工程精细化建设提供理论支撑与借鉴。 相似文献
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在总结分析现有复杂断层及倒转褶皱3维建模方法的基础上，提出一种基于广义三棱柱（GTP）的3维交互建模方法（岩柱体分区RPBP建模法）。文中定义了岩柱体、界限三角形两个重要概念，RPBP法可以通过构建断层界限三角形，将复杂断层系转化为多个简单断层系，然后采用构建简单断层系模型的方法来实现复杂断层系的3维建模；而对于倒转褶皱，RPBP法则通过构建褶皱轴界限三角形避免数据局部重复和冲突，使GTP建模过程得以顺利进行。实验表明，该方法能便捷可靠地实现含多断层相互切割、倒转褶皱等复杂地质体的真3维建模。 相似文献
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地表覆盖数据是研究气候变化、生态环境、地理国情和人文经济等方面不可或缺的基础信息,因此其质量的优劣将直接影响相关决策的可靠性。本文针对我国研制的首套30 m分辨率全球地表覆盖数据产品,通过分析其海量、多维、非均质等空间特点,对传统的制图产品精度评估方法提出了改进：以地表类型进行分层抽样,样本量的计算采用优化模型并以地类所占面积比为权重逐层分配,样本的布设则考虑层内对象之间的空间相关性,在地表数据自然分布的基础上,通过分析空间相关性指数来提高样本的代表性和精度评估结果的可靠性。因此,本文提出针对区域地表覆盖遥感制图产品的空间分层抽样方法,其将精度评估分成抽样方案（样本的定量估计）和布设方案（样本的空间布设）2个部分,并以中国陕西省地表覆盖产品为例进行区域精度评估实验分析,从全区7大类地表类型数据中抽取1467个样本,经过样本检验与精度计算,该区域产品的总体精度为79.96%,Kappa系数为0.74。实验结果表明,本文提出的基于空间抽样的精度评估方法可行可靠,实验区域产品质量较好,并为后续针对全球范围的地表覆盖产品精度评估方法提供了参考。 相似文献
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社交用户的文本具有地理差异性,并且社交关系密切的用户之间居住位置更近,因而文本和社交网络均可用于推断用户常驻位置。现有基于文本和社交网络的用户常驻位置预测方法对文本的位置指示性特征挖掘不充分,而用户文本中地名等位置指示信息却提供了最有用的位置信号。因此,本文提出一种基于地理命名实体识别（GER）和图卷积神经网络（GCN）的社交用户位置预测方法。首先,通过地理命名实体识别方法对用户文本进行过滤以凸显位置指示性特征;其次,基于提及关系和关注与被关注关系抽取社交网络;再次,结合社交网络和用户文本内容,采用基于图卷积神经网络的方法进行用户常驻位置预测;最后,将GER-GCN与GCN以及最新研究成果进行比较,并探究该模型的小样本学习能力及其影响因素。基于Geotext数据集和2个微博数据集的实验表明：① GER文本过滤方法可显著提升用户位置预测精度;② 在所有实验中,GER-GCN的预测精度最高,并在基准数据集GeoText上比最新研究成果提升1%~2%;③ 在最小监督的现实场景中,本文印证了GER-GCN模型的小样本学习能力,并发现社交网络质量对其小样本学习能力起到决定性作用。实验结果验证了GER-GCN方法的先进性,且该方法符合社交媒体现实场景的应用需求。 相似文献
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基于几何代数的矢量时空数据表达与建模方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有矢量时空数据建模时空分离所导致的时空表达不一致、不统一的问题,运用几何代数理论和统一时空观,对时间、空间与属性进行一体化的表达与建模。构建了时空统一表达的层次体系,并基于面向对象技术和UML方法,探讨了时间、空间与属性等组件的逻辑关系。提出了矢量时空数据时空统一建模流程,定义了相应的数据组织结构与存储结构,实现了对几何代数空间的对象表达与存储,以及常见矢量数据的集成与预处理方法。对上述成果进行整合,建立了相应的原型系统。实验以中国东南地区级行政区演化序列数据为例,实验结果验证了本文提出方法在时空数据的统一建模与表达方面的可行性,能够有效支撑变化检测等时空分析方法的构建与实现,为时空GIS的发展提供理论参考与方法借鉴。 相似文献