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61.
出租车载客数据可以用于研究居民的出行特征,提取城市的交通热点区域,但对城市交通热点区域的交互关系研究相对较少。本文以纽约市的出租车行程记录数据为数据源,利用交通小区划分结合出租车载客数据提取城市交通热点区域,基于复杂网络的方法对不同日期类型和天气情况的城市交通热点区域空间交互网络进行研究并进行社区发现。结果表明,热点区域受城市核心区的影响而聚集在核心区域周围,城市内社区的形成可以克服地形和行政区域等因素的影响。研究结论有望为城市规划、城市交通管理、出租车调度、以及人们的出行等提供信息参考。 相似文献
62.
警用视频监控的犯罪转移和效益扩散 总被引:1,自引:0,他引:1
基于加权转移系数法和双重差分法提出象限统计法,分析了警用治安视频监控对苏州市姑苏区2014—2016年警情数据的犯罪转移和效益扩散现象。研究结果表明,警用治安视频监控设备的安装对于总体犯罪、不同类型案件、不同时段案件均有效益扩散现象,且效益扩散现象比犯罪转移现象更加明显。在案件类型上,盗窃类案件及违反公共秩序类案件的犯罪转移现象较为明显,斗殴类案件次之,而诈骗类案件最不明显。盗窃电动车电瓶类案件的犯罪转移情况相对于盗窃电动车案件更为明显。在时间维度上,节假日和白天的犯罪转移现象更为明显,而工作日和夜晚的效益扩散现象更为明显。 相似文献
63.
������ѹ���ݵĿɽ�ˮ���о� 总被引:1,自引:1,他引:0
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64.
65.
本文构造了一种函数滤波器,该滤波器由一个参数化的高斯函数与一个尺度化的香农函数构成,可实现对时间序列的低通、带通和高通滤波处理。该滤波器的频率响应函数在滤波波段平坦且过渡带光滑。滤波器的截断频率与过渡带长度分别由香农函数的尺度参数和高斯函数的窗宽参数独立调节,这使得滤波器具有较好的设计灵活性,这也是本文的创新之处。由于滤波器是连续可导的,因此它可以适应于任意采样率序列的滤波,并且能够对原始时间序列进行求导滤波。模拟算例显示该滤波器具有很好的滤波准确度。应用该滤波器到航空重力测量数据滤波处理中,得到了分辨率7 km的航空重力测量结果。该滤波器使得滤波(低通、带通和高通)工作变得简明且高效。 相似文献
66.
针对海洋地理信息系统课程的教学情况,为克服课程学习的资源限制,开发构建了《海洋地理信息系统教学资源平台》。该网络课程是以《现代远程教育规范》的指标体系为参照,以计算机网络技术和多媒体技术为手段,采用三维动画技术、在线交互技术及在线组题等多种技术,基于.NET平台,用Visual C#语言开发和构建而成,实现了在线答疑、在线组题和测试、视频教学、特色实验以及学生带赛案例分析等其它教学资源展示和共享功能,内容丰富,是具有重要意义的互动式教学资源平台。着重介绍了平台的具体设计及其关键技术的实现。 相似文献
67.
多中心化下的城市商业中心空间吸引衰减率验证——深圳市浮动车GPS时空数据挖掘 总被引:7,自引:2,他引:5
城市与区域多中心化已经成为全球性的现象,作为快速城市化地区,城市新中心建设和多中心现象在中国尤为普遍。把握城市中心发展客观规律,探讨多中心的相互作用关系,将有助于补充传统基于单中心假设的城市空间结构相关理论和模型的研究,同时,对指导城市商业中心选址和城市空间结构规划具有良好的现实意义。以深圳为案例,通过海量浮动车(FCD)GPS数据的时空挖掘,在识别出深圳市两个重要商业中心的基础上,分析和验证了双商业中心的交通吸引时空规律以及相互作用关系。发现城市商业中心的交通吸引存在显著的幂函数关系,验证了传统的地理空间衰减规律。同时,这种衰减规律受到一系列因素的影响而在局部发生扰动,主要扰动因素包括城市其他人流密集的主要功能区之间的相互吸引、基础设施对可达性的影响、地形地貌等城市空间布局因素和消费者行为、偏好等人文因素等。 相似文献
68.
基于形态小波的地震数据压缩方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了地震勘探回波数据的压缩技术,针对地震信号形态纹理明显的特点,采用形态为主、小波为辅的分析方法取代单一的小波分析来研究地震信号的潜在规律,设计了基于形态变换的新一代地震数据压缩算法。 相似文献
69.
70.
街面犯罪对公众的生活安全构成一定的威胁。以往对于公共盗窃和寻衅滋事等街面犯罪的研究往往停留在社区甚至更宏观的层面,难以向微观尺度深入,它们忽略了通过环境设计预防犯罪(Crime Prevention Through Environmental Design, CPTED)理论中所主张的地址级的建成环境的精确特征。地址级的微观建成环境被广泛认为对各类犯罪的发生有着直接或间接的影响,然而对微观建成环境的度量一直是一个挑战。先前的大多数研究都是通过调查样本来表征建成环境,会受到两方面的限制:① 建成环境特征描述不完整的限制;② 数据在空间覆盖方面具有稀疏性的限制。百度街景图像作为一个新的数据来源,可以被用来提取地址级的微型环境的建成特征,从而使犯罪研究可以聚焦在更微观的尺度中。本研究使用深度学习全卷积图像分割算法从百度街景图像中提取地理位置的环境变量,共选取树木、通车道路、人行道等8种变量来表现研究区微观建成环境的差异。在控制了与街面犯罪有关的其他因素后,采用贝叶斯逻辑回归模型来评估微观建成环境影响因素对公共盗窃和寻衅滋事案件的影响。结果表明加入了微观建成环境物理特征之后的模型表现更好。对比寻衅滋事案件,树木多的隐蔽地方更容易发生公共盗窃案件,通车道路、人行道多的地方更不易发公共盗窃案件,这也说明了更隐秘的地方公共盗窃案多发。总的来说,全卷积深度学习图像分割算法可以有效地提取街景衍生变量,这些变量为微观空间尺度的犯罪分析增加了新的维度。本研究不仅对于犯罪地理文献具有贡献,而且为基于CPTED原则的犯罪预防提供了新的视角。 相似文献