基于森林自动机处理XML流数据方法

针对流数据在线实时到达,顺序性一次访问及处理时效性高、缓存量小的需求,提出一种基于森林自动机处理XPath查询的方法。定义XPath查询到森林自动机实例的转换规则;采用栈结构和抽象语法树相结合的方式,不断接收流数据结点,驱动自动机的运行,完成结点匹配和状态转换动作;在抽象语法树中维护各状态函数之间的关系及中间结果,归约过程中获得查询结果随即输出。实验结果验证了该方法处理流数据的有效性,在标准测试数据集下,与同类方法和引擎相比,在处理效率上有近30%的提高,内存占接近于常量,较好解决了时空复杂度平衡问题,为其它方法提供了有益的参考。

一种为XPath查询构造宏森林自动机的方法

随着XML流数据在网络中的广泛应用,针对XML流数据的查询技术得到了众多科研人员的关注和研究.基于宏森林自动机的XML流数据查询算法被认为是最优秀的XML流数据查询算法之一,本文提出一种根据XPath查询构造宏森林自动机的方法,该方法支持范围覆盖了XPath查询的核心部分,如PC轴、AD轴、任意多重谓词和任意层次的嵌套谓词.通过实验证明,本文提出的方法能够支持复杂的查询,同时具有很好的执行效率.

基于影响因子动态更新的都市圈国土-人口协同模拟

都市圈作为典型的复杂巨系统,其国土、人口、交通等要素呈现出共同演化、协同发展的特征。现有基于元胞自动机的空间模拟方法通常分别进行国土或人口模拟,忽略了国土、人口之间的协同演化,从而限制了模拟性能。本文提出一种影响因子动态更新策略用以表征国土、人口两种要素间的相互作用,拓展经典元胞自动机模型构建协同模拟算法,实现了都市圈国土与人口空间分布态势的精准模拟。本文以深莞惠都市圈为例,对提出算法进行了实验验证。实验结果表明,本文提出协同模拟算法在深莞惠都市圈的国土模拟品质因素为0.274、人口模拟平均绝对百分比误差23.55%,分别优于传统基于随机森林的元胞自动机算法0.24和29.33%;相较于传统模型,在国土模拟中本模型在对于建设用地的模拟准确度提升了约3%,在人口模拟中本模型在对人口高密度的区域模拟误差降低了约6%。本文进一步预测了深莞惠都市圈2030年国土和人口发展空间态势。研究结果可为都市圈重大基础设施选址和发展情景推演提供技术支撑。