参数优化DBSCAN算法的城管案件聚类分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

伏家云  靖常峰  杜明义  付艳丽  戴培培 《测绘科学》2018,(8):135-140

针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以上参数的自适应确定思想,利用R语言编写了DBSCAN算法,进一步实现了数据的精确聚类。基于典型城市管理案件的实验结果表明:该方法充分考虑了空间数据统计特性,具有较好的适用性,聚类簇特征明显,聚类质量较高。  相似文献   

GIS多准则的城市垃圾楼空间布局优化选址     

刘思君  靖常峰  杜明义  付艳丽  戴培培 《测绘科学》2018,(8):45-49

针对城市公共设施的传统选址方法较少考虑空间维度因素的问题,该文提出了基于地理信息系统(GIS)多准则的城市公共设施选址模型,利用GIS多准则技术基于空间维度分析了城市自然环境和人文要素等综合影响下的公共设施选址方法,并以城市垃圾楼选址为例进行了实例应用。实验结果表明:该方法不仅充分考虑了城市复杂的地理环境,还深度探究了影响城市公共设施选址的综合性因素。  相似文献   

基于MapReduce的空间数据并行划分算法     

付艳丽  吴艳民  张金标  郑坤  赵长虹  郑康  方发林 《测绘通报》2017,(11):96-100

针对海量空间数据分布式存储中存在的不顾及空间邻近性、分布不均和数据倾斜的问题,基于MapReduce并行编程模型,对Hilbert空间曲线层次分解的思想和节点容量感知的方法进行了研究,提出了一种层次分解的空间数据并行划分策略,并通过临界值判定实现空间数据的均衡存储。最后通过实例分析说明该方法可以在保证空间数据邻近特性的同时,解决海量空间数据分布式存储不均和数据倾斜的问题。  相似文献   

近邻指数的城管案件全局分布模式分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

靖常峰  付艳丽  戴培培  杜明义 《测绘科学》2017,42(6)

城市管理案件量化分析是城市管理水平提升的技术支撑。针对城市管理典型案件(街面秩序、市容环境及宣传广告),该文提出了一种热点探测流程和方法,并分析城市管理案件全局分布模式。针对传统量化研究的权重确定未考虑研究对象空间分布的问题,该文提出了基于城管案件近邻指数的权重确定方法,并以此为基础开展城管案件的全局分布模式研究。实验结果表明:3种典型城市管理案件呈显著的聚集分布,并且热点区域符合实验区的实证考察;近邻指数作为权重指标具有客观性、计算高效性,合理反映了城管案件的空间分布。  相似文献