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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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轨道是缓解城市交通问题的重要设施,增加出行者选择轨道出行的概率,有利于交通与土地利用协调和TOD可持续发展。本文提出站点客流潜力的概念,并根据复杂网络特征和出行模式构建站点客流潜力模型,通过协调潜力值与实际客流为TOD研究提供新视角。以北京市轨道站点POI数据构建Space-L模型,并依据站点客流潜力模型计算北京市364个站点的客流潜力。研究发现：① 本文提出的站点客流潜力具有吸引力和承载力两类内涵,能定量分析站点空间与站域客流的协调情况;② 北京市站点客流潜力值空间分布为“核心-边缘”模式,区间概率分布为等差数列分类的指数分布和等比数列分类的正态分布;③ 根据出行目的设置四类出行情景。不同情景下出行者选择轨道出行的概率具有差异,早高峰和晚高峰情景下轨道出行概率大,受潜力值影响小,非工作出行情景下轨道出行概率小,受潜力值影响大。实例分析表明相比于单独考虑复杂网络特征,潜力值具有更好的可解释性和科学性;④ 耦合度C 0.5时认定站点失调,其中标准化的实际客流与潜力值的比值Z 1,表示客流过饱和,如西二旗等,会造成站点拥堵,Z 1表示站点交通地理优势未充分发挥,如北运河西等。北京市轨道交通需协调优化以提升效率,实现TOD可持续发展。 相似文献
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探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据（Smart Card Data,SCD）在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点（Point of Interest,POI）数据得到各样本起止站点的土地利用特征相关变量,形成包含每次地铁出行的出行目的、出行特征、土地利用特征的地铁出行数据集。使用基于随机森林（Random Forest,RF）算法对地铁出行数据集进行训练完成的分类器对SCD记录的每一次地铁出行进行分类,获得该次出行的出行目的及其不同目的地铁出行时空间分布规律。研究结果表明,本识别方法可有效预测地铁乘客的出行目的,其中,“上班”、“回家”2类出行目的的预测准确率均超过90%;纳入土地利用特征相关变量可显著提升RF分类器预测准确率,印证了城市交通与土地利用的时空间互动理论。鉴于当前SCD的可获取性逐渐提高,该项技术在居民地铁出行监测与预测、地铁线网布局和地铁周边土地利用规划等实践方面,具有很强的推广性,有助于更全面地认知大城市居民的地铁出行行为。 相似文献
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知识图谱广泛应用于人工智能领域,基于此融合多源地理空间数据并表示地理事物的语义和时空信息,实现“数据—知识”的转换成为人们关注的热点。但现有通用知识图谱的空间知识覆盖度低且存在错误,同时基于维基百科构建的地理知识图谱存在空间关系、中文属性和坐标信息等属性缺失问题。因此本文以地理空间数据和百度百科数据的特征分析为基础,提出了以地理空间数据提取地理实体为主,百度百科补充属性信息为辅的知识图谱构建方式。① 基于GeoSparql设计模式层的地理实体、要素、几何形状和空间关系的逻辑关系;② 通过地理实体提取、实体链接和属性信息填充,在数据层实现空间知识融合;③ 结合关系型数据库和图数据库,设计空间知识存储方式;④ 在实体和关系2个方面定量分析知识图谱的构建规模。结果表明,本文构建的知识图谱中地理实体覆盖度和链接百科成功率相对较高,扩充了地理实体的概念描述信息,并将地理坐标的覆盖率提高到100%,对地理数据到地理知识的拓展具有重要意义。 相似文献
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随着时代的发展,世界城市规模不断扩大,各大城市的交通需求陡然增加,而地面出行所带来的堵塞和环保问题导致政府部门把目光转向地下交通发展,其中地铁是地下交通发展中最重要的交通工具。准确划定地铁站点吸引范围,分析影响地铁站点吸引范围主要因素,不仅对于优化地铁交通服务和规划地铁周边建成环境具有重要意义,同时对于新建地铁站点设施规划具有参考价值。传统的地铁吸引范围划定方法大多依赖于居民日常出行活动的调查和经验意见,存在时间周期长且耗费巨大和吸引范围划定不准确的问题;而多源城市数据的涌现为量化地铁站点周边建成环境及客流空间分布、合理划定地铁站点提供了全新的解决方案。TOD（Transit Oriented Development,TOD）是高密度城市（如深圳、北京等）寻求的城市和交通和谐发展的重要选择,也是未来交通建设的主要参考理念。因此,从公共交通导向的开发视角出发,本文利用2017年的兴趣点、道路网络、公共交通线路等多源城市数据刻画地铁站点周围的TOD信息指标,利用K均值聚类进行地铁站点聚类,结合TOD指标的空间变化趋势,确定深圳市不同类型地铁站点的吸引范围。研究结果表明：① 基于TOD密度指标划定的地铁站点吸引范围能够揭示地铁站点的吸引范围的差异,且就业地点密度和土地混合利用度对地铁站点吸引范围的影响较大; ② 与城市非中心区域相比,城市中心区域的地铁站点吸引半径较小但出行需求较高,其凸显了地铁站点规划在空间服务密度和居民出行需求之间的取得均衡;③ 深圳市地铁站点吸引范围重叠与城市区域发展程度相关程度较高,可为利用现有地铁站点空间覆盖,发展城市功能集中区域提供参考。 相似文献
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湿地作为地表覆盖类型的一种，对于生物多样性与气候变化有着重要的意义，也是人类的基本生存环境之一。为更好地理解和表达湿地知识及分类间关系，本文提出了一种基于本体的湿地知识图谱构建方法。首先，利用GlobeLand30数据、生态地理分区数据，围绕湿地类型、特征分布等要素分析湿地领域知识，提取知识间的语义关系，通过本体建模形成湿地知识图谱的概念框架；其次，融合百度百科数据等进行湿地实体的提取、属性信息抽取，丰富湿地知识图谱的数据层；最后，使用图数据库Neo4j存储实体关系和实体属性，实现了湿地知识图谱构建。本文构建的知识图谱扩充了湿地实体的概念描述信息，探索了顾及时空特征的湿地知识表示方法，为地表覆盖领域的知识图谱构建提供了一个应用范例。 相似文献
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准确、可靠的短时客流预测可为城市轨道交通提供运营决策支持。本研究以基于Transformer机制的LSTM网络、深度注意力模块和CNN网络为基础,提出了城市轨道交通网络级多步短时客流预测模型（STIPM）。该预测模型由3个分支组成,分支一以时间序列进站客流为输入,提出了基于Transformer机制的LSTM网络提取该数据中的时间相关性;分支二以基于时间步的OD数据为输入,提出了深度注意力模块挖掘数据中大量的时间、空间相关性,利用基于时间步的OD数据能够更好地展现站间联系紧密程度和全局信息,从而完成了拓扑网络信息提取;分支三的输入为POI数据,使用CNN网络获取其时空相关性,并作为时间与空间特征之间的纽带。为了保证在预测精度足够高的条件下,获得更长的预测时间和更详细的预测信息,本文采用“神经网络多输出”策略,完成了多步预测任务。本文在2个大规模城市轨道交通真实数据集中对该模型进行测试,并将预测结果与10个基准模型和4个消融实验模型进行对比,在RMSE、MAE与WMAPE评估指标中,STIPM模型均得到最高的预测精度,结果表明该模型具有一定的优越性与鲁棒性。 相似文献
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全球气候变化背景下,降雨事件日益增多,严重影响城市交通和居民的日常出行。本文以上海市为例,基于分时降雨数据和地铁OD客流数据,运用Prophet时序模型拟合降雨事件下的客流常态值,从站点和OD二个维度定量评估降雨造成的地铁通勤客流变化时空格局。研究结果表明：① 通勤客流总体随小时雨量增大而下降,不同类型站点客流的降雨波动性呈现差异;降雨会造成进站客流的时间滞后性和堆积性,通勤出行需求越大的站点类型堆积效应越显著;由于出发时间弹性差异,不同时点客流的降雨敏感性也不同,7:00和17:00敏感性较高,8:00—9:00和18:00—19:00则相对刚性;② 降雨会造成行程时间≤15 min的短距离客流显著上升,总体增加7.3%,中长距离客流变化不明显,总体减少1.3%;在不同功能区之间,早高峰居住型→产业型的客流波动和时间堆积性最为显著,晚高峰商服型→居住型的返程客流波动性较低;早高峰降雨敏感性线路的起始站点多分布在大型居住区,晚高峰则位于大型产业园区和商业中心;晚高峰返程客流的波动性低于早高峰。尽管降雨事件对通勤客流总量影响不明显,但会造成局部空间区域和时点的客流激增。本文的研究方法与结果有助于量化降雨对地铁通勤客流的影响程度,并为空间化的交通运行保障提供决策依据。 相似文献
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在智慧国土空间规划背景下,城市轨道站点周边区域空间资源的进一步集约化利用成为趋势,然而现有研究中少有针对轨交站域用地功能紧凑程度的分析评价方法.通过对城市轨交站域土地利用特点及空间资源集约利用需求的解析,考虑站域土地承载城市功能的密度和多样性,建立轨交站域用地功能紧凑度指数.以北京市为实证区域,基于POI数据对全市轨交站域用地功能紧凑度进行评价,继而从日均客流量和客流模式两个维度对轨道站点进行分类,分析不同客流特征站点的站域用地功能紧凑度特性.研究发现日均客流量与站域用地功能紧凑度呈正相关,不同客流模式站点的站域用地功能紧凑度存在显著差异.研究成果可为轨交站域用地功能的规划调整和精细化管理提供理论支撑. 相似文献
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中国已经成为全世界城市轨道交通建设里程最长、建设速度最快的国家,合理识别城市轨道站点类别与影响不同类别站点客流特征的建成环境因素对轨道交通的建设具有十分重要的作用。因此,本文以武汉市为例,通过轨道交通刷卡数据,运用引入客流特征的EM聚类方法,将轨道交通站点分为职住错位型、居住导向型、就业导向型、居住综合型、就业综合型、综合型6类。并在此基础上,建立无序多分类logistic回归模型,定量分析站点客流吸引范围内建成环境因素对不同类型站点轨道交通客流特征的影响。结果表明：以综合型站点为对照组,路网密度和交叉口密度对所有类型站点的客流特征有显著影响,低路网密度高交叉口密度更有利于职住平衡;公交车站密度与就业导向型站点的客流特征存在负相关;商务用地占比对职住错位型、居住导向型、居住综合型站点有负向关系;服务业设施用地占比与职住错位型、居住导向型和就业综合型站点的客流特征负相关;科研教育用地占比与居住导向型和就业导向型站点客流特征负相关;土地利用混合度与居住导向型和就业综合型站点的客流特征负相关。研究结论将对武汉市轨道交通建设、轨道交通和土地利用协调发展等具有重要意义。 相似文献
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地学知识图谱的定义、内涵和表达方式的探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
在地学图谱和地学信息图谱的基础上,本文提出了地学知识图谱的概念,并介绍了地学知识图谱的基本框架、特征和理论意义。地学知识图谱将地学知识以虚拟空间坐标的形式反映在地图上,用以展示地理对象特征空间分布,揭示出一些隐含的规律。它是对地理知识形式化的图形表达,具有语法和语义特征,因此,有可计算性。它的基本组成要素和结构由所表达的内容决定。地学知识图谱,不仅是一种知识表达和数据挖掘的手段,也是空间认知的一种方式和结果。 相似文献
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地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析模式提出了巨大挑战，网络化的知识服务将逐渐成为地理信息应用的新模式，助力地理计算到社会计算的形态转变。地理知识服务需要打通人、机构、自然环境、地理实体、地域单元、社会事件之间的关联，促进知识辅助下的数据智能与计算智能。本文聚焦地理时空知识获取与形式化表达及分析的迫切需求，首先分析了时空知识图谱的基本概念与特征，认为时空知识图谱是指具有地理时空分布或位置隐喻的知识构成的有向图，即以时空分布特征为核心的知识图谱；然后提出了时空知识图谱的研究框架，该框架可实现时空大数据到时空知识服务应用的转变，包括泛在时空大数据、时空知识获取、时空知识管理、时空知识图谱、软件系统及行业应用等多个层次；接着从文本描述地理信息抽取、异构地理语义网对齐、时空知识表达与表示学习等方面，介绍了相关研究进展；结合应用实践，介绍了面向行业的时空知识图谱构建与应用途径；最后，讨论了时空知识图谱研究目前面临的关键科学问题与技术瓶颈，提出在大模型时代，构建显式的时空知识图谱，并针对行业需求开展知识推理，仍是时空知识服务的必由之路。 相似文献
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新型作战样式对战场环境服务保障提出了新要求，战场环境智能化服务急需基于全域多维战场环境数据实现知识的提升。针对战场环境智能认知的知识建模问题，将知识图谱与战场环境相结合，提出了战场环境知识分类方法，认为战场环境知识图谱是大数据人工智能条件下战场环境知识表示的一种新形式；针对三元组知识表示碎片化的问题，构建了战场环境时序超图表示模型，实现了实体知识、事件知识、影响过程知识和服务决策知识的多层次统一图建模，将各类知识表示为具备时空特点、场景特点的统一知识超图网络；最后，利用地图、事件、影响过程和作战影响效能等数据进行实验验证，超图网络从语义层面实现了各类战场环境知识的关联，可进一步为实现基于超图的智能推理和服务决策提供支撑。 相似文献
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大城市公共交通是一个典型的复杂巨系统,采用复杂网络方法分析大城市公共交通网络系统对于城市交通发展具有重要意义。已有大量的研究采用复杂网络理论进行了公共交通线路网络分析,也有研究基于刷卡数据分析了公共交通客流网络的复杂特征,但少有研究探讨客流网络复杂性日内变化特征。鉴于此,本文基于北京市公共汽车刷卡数据识别的不同时间段客流双向邻接矩阵,通过复杂网络指标对比分析公共汽车客流网络的日内变化特征。结果表明：① 各个时间段公共汽车客流分布遵循距离衰减规律,5 km以下的短距离出行约占总出行量的一半左右;② 度中心性和加权度中心性的空间格局在不同时间段整体呈现出明显的核心-边缘特征,但随时间有一定程度的变化,加权度中心性排名前10的节点存在较大变化;③ 累积度分布和累积加权度分布服从指数分布,属于小世界网络。本文还进一步讨论了基于大数据的动态复杂网络研究对城市交通规划建设的启示意义。 相似文献
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“地、物、化、遥”等地质矿产勘查和科研工作建立了海量的矿产调查数据,蕴含丰富的成矿构造背景、产出地质环境、矿床地质特征、矿床成因模式等与成矿和分布相关的知识。海量矿产资源相关数据向有效成矿规律知识的转换,已逐渐成为提升地质找矿精度的突破口。本文引入知识工程中本体知识表示技术,开展金矿知识图谱构建方法研究。首先,梳理了金矿成矿模式,确定了金矿概念、金矿实体以及地质特征、成矿特征等属性,运用自顶向下的领域本体知识表示方法构建金矿知识图谱的模式层;其次,基于结构化、半结构化和非结构化的多源异构地质数据源,采用深度学习模型实现金矿信息提取和语义解析,丰富金矿知识图谱的数据层,采用自底向上的方式构建金矿知识图谱;最后,基于图数据库开发了金矿知识管理系统,实现金矿数据管理、知识获取、金矿知识可视化表达、知识库管理、金矿找矿知识查询等功能。本文研究成果可形成“数据-知识”联合驱动的金矿找矿方法,为地质勘查工作中识别、控制和管理矿产资源、提升找矿精度提供参考。 相似文献
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地球科学（以下简称地学）知识图谱具有强大的知识表示和语义推理能力，已成为地学大数据和地学人工智能发展必要的基础设施。然而，目前的地学知识图谱研究主要面向实验场景，缺乏面向实际应用的大规模地学知识图谱构建方法和共享应用框架研究，导致尚未真正在地学领域现实应用中得到使用。为此，本文面向地学大数据和人工智能研究与应用对地学知识图谱的迫切需求，首先研究了大规模地学知识图谱的构建技术，在此基础上，提出一种覆盖地学知识图谱构建、共享和应用全生命周期的总体框架。然后，以“深时数字地球（DDE）”国际大科学计划为例，开展了面向实际应用的知识图谱平台研发实践。最后，利用该平台，构建了DDE大规模地学知识图谱，开展了知识图谱开放共享，有效实现了知识图谱应用，证明本框架可有效支撑大规模地学知识图谱的构建与共享应用。本文对于地学知识图谱现实应用价值的实现具有重要的促进作用。 相似文献
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文本数据为地理知识服务提供了海量资源。面向文本数据的地理实体关系抽取是地理知识图谱构建的核心技术,直接影响地理知识推理与服务的质量。由于文本数据不可避免地含有噪声,从文本中抽取的地理实体关系需要质量评价和信息过滤。本文提出一种基于通用知识库的地理实体关系过滤方法,针对已抽取的地理实体关系从中筛选出高质量的结果：先利用“本体知识”、“事实知识”和“同义词知识”构建地理关系知识库,作为信息过滤的参照数据;再基于分布式向量表示模型度量已抽取的地理实体关系与参照数据之间的语义相似性,以提高地理知识图谱的丰度与鲜度。实验结果表明,相比业界流行的“Stanford OpenIE”工具,本文所提出的方法可将置信度区间[0, 0.2]和[0.8, 1]的MSE（Mean Square Error）从59.27%降至3.94%,AUC(Area Under the ROC Curve)从0.51提升至0.89。 相似文献
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共享单车是解决"最后一公里"出行的有效方法,然而,人们在利用其进行接驳地铁时,常出现无车可用或车辆淤积的现象.因此,探究用于接驳地铁的共享单车的源汇时空分布特征及其影响因素对实现其供需平衡有一定意义,单车运营公司可据此进行更及时、合理的调度.为了解不同区域的共享单车在接驳地铁时使用模式的差异,本文基于不同时间段的客流特... 相似文献
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轨道站点是城市轨道交通基本线网系统中的关键节点,科学的轨道站点分类,对了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设情况具有重要意义。轨道交通站点时间序列客观记录了所观测的站点在各个时刻点的重要信息,研究其时间序列聚类,是认识和理解轨道交通站点时间序列形成本质的重要手段,也是挖掘轨道交通站点时间序列中隐含的有较高价值规律知识的重要方法。本文以北京IC卡轨道站点刷卡数据为研究对象,提出了描述轨道站点的4个数据集,即工作日进站数据集(WB)、工作日出站数据集(WA)、休息日进站数据集(RB)和休息日出站数据集(RA);并首次引入时间序列分析方法（符号集合近似(SAX)方法）对4个数据集进行聚类分析,实现了高维数据的有效降维和轨道站点之间的相似性度量。采用层次聚类方法并根据聚类有效性DB指数确定将195个站点分为8类更为合理。通过分析每类站点的日客流特征和空间位置分布情况,为轨道交通站点规划设计和管理服务提供一定的客观参考依据。 相似文献