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在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。 相似文献
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针对土地利用规划地图数据更新过程中因地块调入调出产生的碎图斑的识别问题,该文在深入分析样本数据特征的基础上提出一种结合多级阈值与 自组织特征映射(SOM)神经网络的碎图斑识别方法.首先通过面积和最大内角阈值排除不符合碎图斑特征的多边形;再将矩形度、圆形度、最小内角以及延展度作为特征向量输入训练好的SOM聚类模型,基于多边形特征相似性识别碎图斑,较好地弥补了 目前制图实践中大量采用的统一面积阈值法指标选取单一、主观性强的不足,实现了碎图斑的准确识别.以福州市长乐区和福清市土地利用规划调整建设用地管制区数据为样本的验证实验表明,该文方法的识别精度与稳定性(针对不同区域数据的适应性)均优于目前制图实践中大量采用的统一面积阈值法. 相似文献
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基于道路绿地特征的遥感影像道路信息提取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对高空间分辨率卫星遥感图像上道路绿地的特点,提出一种基于道路绿地形状和空间分布特征识别道路边线和中心线的方法。在基于NDVI提取绿地信息的基础上,根据道路绿地的形状特征(细长),采用面积、主轴方向、紧致度、矩形度和长宽比等形状指数,区分道路绿地与其他绿地;根据道路绿地之间以及道路绿地和道路之间的空间关系特征,同时通过生成已知道路绿地区域的缓冲区,分隔那些与非道路绿地连成一片的道路绿地;最后,根据道路绿地的方向和距离特征提取出道路边线和中心线。 相似文献
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地图数据合并是地理空间数据集成的基本途径,同名实体匹配是其中的重点与难点。本文根据线实体的形状将其分为简单线实体与复杂线实体,提出针对前者以线实体端点与中点为发生元生成的Voronoi图所得到的邻近对应关系为依据、针对后者以基于线实体缓冲区重叠度构造的相似性测度指标为依据优化候选匹配集的思路,并设计与实现了相关算法。实证研究表明,该算法能够适应不同比例尺与不同时相的城市道路网地图数据同名实体匹配。 相似文献
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空间点模式是一个2维离散点集,点集中的每一个元素代表地球表面一个点状目标的空间位置。当2维离散点集具有集聚特征时,称其为集聚型空间点模式,它与空间聚类、制图综合和空间分析的许多具体应用紧密相关。如何提取集聚型空间点模式的结构信息(集聚子群的个数和对应的集聚中心)是其中尚未彻底解决的问题。作者以几何概率为理论基础,提出测度正方形区域内2维离散点集分布特征的H函数并推导其解析表达式,运用H函数设计和实现了集聚型2维离散点集结构信息提取的通用算法。利用该算法处理一个由居民地坐标数据得到的具有集聚特征的空间点模式,提取出其结构信息并进行可视表达。分别以该空间点模式中的各离散点为顶点和发生元生成Delaunay三角网和Voronoi图,在Delaunay三角网中保留面积最小的前1/10、前1/100三角形的顶点,在Voronoi图中保留面积最小的前1/10、前1/100邻近多边形的发生元,将可视表达的点集结构信息分别与依据Delaunay三角网和Voronoi图得到的结果进行对比分析。结果表明,运用H函数能够有效地提取出集聚型空间点模式的全局性结构信息,而Delaunay三角网和Voronoi图虽然能够反映其局部密度,但在提取全局结构信息时存在局限性。 相似文献
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建筑物是城市地理数据库中最容易发生变化和最需要更新的部分,其更新工作量巨大,因此开展对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动提取和变化检测研究具有重要的意义.本文以精确提取变化建筑物的位置和轮廓为目标,基于图分割提出一种高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法.首先,将遥感影像中的每个像元映射成图的顶点,利用像元之间的距离阈值构造图的边,综合利用位置,灰度和边缘3种特征计算边的权值,将遥感影像的分割转化为图的分割,并用归一化图分割方法得到分割对象集合;然后,以长宽比和矩形度作为约束条件,对2期遥感影像中的分割对象集合进行筛选,提取建筑物对象;最后,根据2期影像中建筑物之间的空间,面积和格局关系识别建筑物的变化类型(包括新增,消失和改建),并对其进行可视化表达.为了验证本文方法的有效性,分别以深圳市的WorldView影像和北京市的QuickBird全色影像为数据源,从中选取13组具有代表性的子影像进行实验.结果表明,本文提出的方法对配准精度较低的影像组具有一定的适应性,容许的配准误差达到20个像元(10 m),平均查准率和平均查全率分别达到93.16%和87.90%. 相似文献
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短时交通流量预测是交通控制和诱导涉及的关键技术问题,由于短时交通流量存在不确定性和时变性,其预测难度较大,是相关研究领域与工程实践中亟待解决的难题。为提高短时交通流量预测的准确性,本文设计与实现了基于相似数据聚合和变K值KNN(KNN-SDA)的短时交通流量预测算法。该算法首先采用互信息法在经过预处理的交通流量数据集提取交通流量序列最佳延迟时间信息,生成状态向量,并构建交通流量历史数据库;然后以本文所提出的相似数据聚合方法完成历史数据的聚合与清洗得到训练数据集;最后通过交叉验证确定每个时刻的最优K近邻数,完成算法实现。实验结果表明,本文提出的变K值KNN-SDA算法在保证执行效率的同时能明显提高短时交通流量的预测精度。 相似文献
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提出了基于多特征对象的高分辨率遥感影像分类方法，分析了该方法相对于基于像元的和单纯依靠光谱特征的传统处理方式所具有的优势，总结了该方法的特点，并给出了相关实验结果。实验表明，对于高分辨率遥感影像，基于多特征对象的分类技术能产生较好的结果。 相似文献