海量车牌识别数据集上基于时空划分的旅行时间计算方法

城市路段旅行时间计算是智能交通领域的一个研究热点.车牌识别数据作为近年来新兴的一种针对城市道路行驶车辆的实时监测数据,具有持续生成且数据量大、时间空间相关等特性.为了利用车牌识别数据集进行高效、准确的旅行时间计算,给出了基于车牌识别数据集的旅行时间计算定义,在此基础上提出一种基于时空划分的流水线式并行计算模型,并给出了该模型基于实时MapReduce的实现.通过一组基于海量真实车牌识别数据集的实验表明,本文方法在亿级车牌识别数据集上的旅行时间计算性能方面相对于直接基于Hadoop的实现可以提高3倍以上,同时具有适合细粒度划分及受路网规模影响小的特点.

基于时空划分的数据流挖掘

基于时空划分的思想,设计概要数据结构的在线生成算法。概要数据结构保存流数据不同时刻的分布状态,以支持离线阶段的分类、聚类和关联规则发现等数据挖掘操作。研究时间粒度、量化向量调整和子区域索引等3项内存需求控制策略,以平衡概要数据结构的内存需求和内外存之间的I/O次数。

中国东南部边缘大陆基底岩系变质岩石构造单元的时空划分

本文根据变质原岩建造、变质作用、变形作用、岩浆活动和同位素地质年龄等诸因素综合考虑，将出露于中国东南部边缘大陆基底岩系划分为吕梁期变质岩石构造单元、晋宁期变质岩石构造单元和加里东期变质岩石构造单元，并对各个变质岩石构造单元做了空间标定和地质特征阐述。

二十四节气的认识视角:时空划分、文化传播与遗产保护

在饮食文化的诸多研究中,从具体饮食文化事项与文化内涵中抽象提炼出"节气性"这一概念。"节气性"在饮食文化中具有最为重要的时序特征与价值内涵。从时空划分、文化传播与遗产保护三个角度重新认识二十四节气。立足当下,于未来而言,要以新的文化表达与文化传播方式,赋予二十四节气和"中华节气菜"崭新的文化意义。

城市公交用户时空一致性划分方法研究

在不同时段、不同线路,针对不同类别公交用户组成,进行合适的公交资源配置、调度计划,对整个城市公交系统的运营效益、服务效益具有重要意义。文章对公交乘客中的IC卡和移动支付用户进行划分,在出行链假设前提下,针对传统的时空划分模型依据频度划分的方法,引入时间距离度量、空间距离标准差和空间向量相似性度量的方法,构建改进的时空一致性划分模型。根据改进后的时空一致性划分模型将用户划分为规律型、时间型、空间型、时空随机型、完全随机型。最后得到IC卡和移动支付乘客各类别人数及其对应的刷卡量,并简要分析IC卡和移动支付乘客类别上的差异。乘客类型的划分为用户特征的进一步挖掘奠定了基础。

城市交通网格集群的Bi-LSTM的流量预测

为提升交通流预测精度,深层次地挖掘交通流数据的时空特征,提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的城市交通网格集群流量预测模型。将所获得的网约车轨迹数据集网格化;考虑人为确定集群个数对结果的影响,用贝叶斯信息准则进行参数估计确定集群数,利用高斯混合模型对交通状况相似的网格进行聚类得到不同交通网格集群;利用集群内部交通网格的输入时间序列的相互影响设计多对多模型,构建Bi-LSTM模型预测不相交集群上的流量;以经典多元线性回归模型(MLRA)作为对照组进行实验验证,采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和动态时间规整(DTW)这四类评价指标对预测结果进行综合评价,验证基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测的可行性。实验结果表明:MLRA模型和Bi-LSTM模型对城市交通网格集群流量的预测值小于真实值,早高峰时段尤为明显;各交通网格集群的交通状态态势相似,集群的簇内相关性较强,两类模型均可实现较好的流量预测效果,Bi-LSTM表现更优;MLRA和Bi-LSTM预测模型的精度MAE、RMSE、MAPE分别为3.2011、4.4009、0.3187,3.0687、4.2943、0.3045,Bi-LSTM与MLRA相比,模型精度分别提高了4.14%、2.40%、4.46%,说明所构建的Bi-LSTM交通流网格集群流量预测精度高、误差低,要优于MLRA模型,表现出较好的泛化性能;MLRA和Bi-LSTM的DTW结果分别为52938.6356、54815.1055,构建的Bi-LSTM模型较MLRA模型各自工作日和节假日时间序列相似性DTW结果提高3.42%,表现出更好的鲁棒性。利用城市交通流量的特点和交通轨迹数据网格化的优点,基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测与MLRA交通流量预测模型相比,具有精度高、误差低的特点。同时,DTW指标方面,基于Bi-LSTM对城市交通网格集群流量模型与真实流量变化趋势一致,表现出较好的鲁棒性。

拉普拉斯特征映射的时空数据划分方法

针对传统的时空数据划分方法造成地理对象时空关系的割裂、时空信息维护困难等问题,该文提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)的时空划分方法。选取空间位置、时间、属性及空间拓扑关系邻近性等主要时空描述信息作为表达时空关系邻近性的因素,分析各因素对时空查询的影响程度,采用多因素结合方法构建无向邻域图并建立Laplacian矩阵,通过对矩阵特征分解将时空信息映射至二维谱空间,并在此基础上进行时空数据的划分。实验结果表明,该方法能够较好地保持地理对象时空关系的完整性,能够获取数据在低维流形空间中的结构特征,使得时空信息的组织和管理变得更加容易。

社会学框架下的大学生课堂行为

大学课堂是一个正式的社会场所,作为主体的大学生的课堂行为具有时间特征和空间特征;大学课堂的仪式功能弱化具有两面性,强化了了大学生课堂积极性与活跃性,同时也降低了行为的规范性;大学生的课堂行为是有目的性的理性行为。为提高课堂教学质量,教师应该与学生建立心理上的接触,寻求灵活多变的课堂仪式以及加强学生的专业使命感。

对我国生态建设相持阶段论的整体思考

中国上下五千年文明史都处在生态系统的破坏与修复的相持过程。现在国家林业局又提出,当前我国生态建设相持阶段理论。本文从系统科学的整体性思考,对于现阶段正处于生态建设与破坏的相持阶段进行评价分析,并就我国生态系统修复的时空阶段划分标准、跨越阶段依据、注重当前生态安全现实、集思广益、广泛听取专家学者不同意见、尽快地出台我国生态建设成效监测体系等方面,提出了自己的建议,以供全国林业部门决策者和研究人员参考。