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时空Kriging法通过将变异函数向时空域进行扩展得到时空变异函数,有效地利用时空邻近的采样点综合进行插值,由于时空稀疏散布数据集具有单一时刻下样本点数量少以及时空分布不规律的特点,难以满足使用时空Kriging插值法的基本条件,导致插值精度不高,据此本文提出了优化方法:通过多时段叠置拟合空间变异函数的方法,综合利用时空邻域内的采样点以解决单一时刻下空间邻域内数量不足情况;控制时间变异对空间变异函数拟合的误差影响;采用积合式模型构建时空变异函数进行插值。最后使用Argo海温数据进行插值实验,在相同条件下与时空Kriging法以及时空权重法的交叉验证结果对比得出,该方法在保证拟合所需采样点数量要求的同时,有效削减了一般时空Kriging法中时间变异对空间变异函数拟合结果的干扰,插值结果的绝对误差均值从0.5降低至0.2以内,稳定性进一步增强,改善了时空Kriging法在稀疏散布数据条件下精度上的不足。  相似文献   
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现有时空同现模式挖掘方法因其在空间和时间频繁阈值等参数值的设定上存在困难且缺乏客观依据的问题而难以被应用到犯罪地理研究中。为此,本文通过引入时空状态同现模式和最小时空参与率等概念对现有挖掘方法进行了重新建模,并结合广义Grubbs异常值检验提出了一种点模式分布下的犯罪嫌疑人时空同现模式挖掘框架。基于该框架对中国某省部分犯罪嫌疑人的真实移动轨迹数据的实验分析结果表明,本文所提出的方法能够有效地挖掘出嫌疑人间显著的时空同现模式,且这些模式的时空分布特征不仅与犯罪活动易发生在非农业生产区这一共识基本相符,还与日常活动理论的基本观点相适应。本文拓展了时空同现模式挖掘在犯罪地理研究中的应用,研究成果对公安机关等执法部门在重点监控某些犯罪嫌疑人以及合理分配和部署警力资源方面具有重要意义。  相似文献   
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