时空数据挖掘与信息服务14-时空聚类分析的普适性框架.docVIP

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2017-07-23 发布于浙江
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时空数据挖掘与信息服务14-时空聚类分析的普适性框架.doc

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时空聚类分析的普适性框架【研究目的】从时空数据库中发现具有时空邻近且专题属性相似的时空簇，在全球气候变化、环境保护、公共卫生安全等领域具有重要应用价值。目前，针对此类时空聚类问题的研究仍还初步，需要综合考虑时空数据的时空耦合、时空相关与时空异质特征，避免过多人为主观因素的干扰。本研究旨在建立一套时空聚类分析的普适性理论框架，该框架易于推广应用于其它类型的时空数据，且时空聚类结果具有较好的可解释性。【研究方法】本研究引入时空统计学理论、智能计算、图论等工具，充分考虑时空数据的时空相关性、时空异质性、时空非平稳、非线性等特性，将时空聚类分析研究划分为三个主要步骤：（1）时空集聚趋势分析，主要包括：借助全局与局部的时空自相关统计量对时空数据中的集聚趋势进行判别；（2）时空聚类算法设计，主要包括：建立了时空统计支持下的时空影响域定量计算方法；提出了基于共享邻近关系的时空点事件密度估计方法及融合空间-时间-专题属性信息的时空密度估计方法。（3）时空聚类结果有效性分析与可视化，主要包括：时空集聚模式截止尺度统计判别方法及时空聚类结果输出与可视化等。【实例分析及应用】应用提出方法成功提取了2008年1月-2009年12月我国陆地区域中强地震（M3）的时空集聚模式、我国陆地区域1951-1992年平均气温时空数据进行分析，验证了所提出的理论与方法的优越性与有效性。图1 我国陆地中强地震时空分布模式挖掘二维视角时空聚类结果三维视角时空聚类结果图2 我国陆地年平均气温时空聚类结果时空数据挖掘中南大学地理信息系 E-mail：dengmin@csu.edu.cn C1 C2 C3 C4 汶川地震 C3 C2 C4 C5 C6 C7 C8 C10 C12 C9 C11 C1 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12