时空分析

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网络热点事件时空演化与可视化分析
面向网络热点事件舆情分析需求,本研究探索了开放、互动网络环境下用户行为及其对事件传播时空特征的影响。研究利用数据挖掘技术,从网络评论中提取热点事件的时空信息,并通过可视化方式呈现关注群体的地理分布,揭示事件舆论的动态演变,为舆情管理决策提供支持。
CSC-791-时空数据挖掘时空数据挖掘代码
CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码
鹰嘴豆白叶枯病时空动态及环境影响因素分析
本研究探究鹰嘴豆白叶枯病初次感染源的时空演变规律,并确定影响其时空变化的关键环境因素。研究数据及分析代码已公开存档,可通过此处链接获取,以确保研究的可重复性和数据可用性。研究结果可为鹰嘴豆白叶枯病的预测预警和精准防控提供科学依据。
东亚地区南北气旋活动频数的时空特征分析(2011年)
利用1953至2007年NCEP/NCAR再分析的逐日海平面气压场资料,系统分析了东亚地区南方和北方气旋的时间和地域分布特征。研究结果显示,南北气旋的活动频数表现出明显的年际和年代际变化。在全球气候年代际跃变的背景下,20世纪80年代初,北方气旋的活动频数发生了显著变化。月际分布表明,北方气旋在5月份频数最高,而南方气旋则在8月份达到峰值。春季,北方气旋活动频繁,呈现出蒙古国中部和中国东北地区北部两个明显的高频中心;夏季,南方气旋则主要集中在中国东部沿海和日本南部海面。研究还发现,南北气旋的季节变化与大气环流格局密切相关。
基于出租车轨迹的城市居民出行时空特征分析
研究基于出租车轨迹数据的城市居民出行时空特征,揭示居民出行的时间和空间分布规律。通过分析出租车轨迹和POI数据,研究发现深圳市居民出行存在早、中、晚高峰,以及空间上的局部密集和圈层递减现象。此外,研究还分析了居民购物和办公行为的出行时间和距离特征的相似性。GIS技术在居民出行时空特征分析中发挥关键作用,结合POI数据,能够量化分析出行规律。数据挖掘技术也能通过出租车轨迹和POI数据挖掘,揭示出居民出行的时空分布规律。研究结果为城市管理和规划提供了重要依据,帮助理解城市功能结构,推动智能化和信息化发展。
中国冲击地压时空分布特征研究
采用统计调研的方法, 在调研全国冲击矿井空间分布的基础上, 对忻州窑矿、三河尖矿、千秋煤矿共179次冲击地压的发生时间进行统计分析。研究认为冲击地压矿井在中国北多南少、东多西少, 且呈现一定空间聚集特征; 冲击地压发生时间并不集中在某一特定的年、月或日, 发生时间具有离散性; 煤炮是冲击前的重要前兆信息, 煤层合并区、孤岛临空巷道端头及超前应力区、多巷交汇区是冲击地压高发区, 底板及两帮是受破坏较为严重的区域; 分层开采、炮采及坚硬顶板长距离悬顶等条件下冲击危险性增强。
Python 版时空大数据交通分析挖掘可视化
提供了交通时空大数据分析、挖掘、可视化源码,助力理解和实践相关技术。
时空数据挖掘研究进展
时空数据挖掘的资源挺多,但这个Python 版时空大数据交通挖掘可视化真的还不错。里面的代码结构清爽,逻辑也比较好懂,像交通流量、预测拥堵这些场景,用它挺顺手的。 时空异常检测用的AnomalyDetector MATLAB 代码也值得一试,非参数方法,跑得还挺快。适合用来监测一些突发异常,比如交通事故或者环境异常。 如果你对时空数据的高效感兴趣,时空专用引擎 V7 数据调度组件可以了解一下,调度速度快,数据量大也能扛,适合实时数据场景。 想搞时空模式发现的话,可以直接去看CSC-791 时空数据挖掘代码,里面有现成的模式发现方法,写得比较实用,改一改就能用。 另外,像网络热点事件时空演化与可
时空专用引擎V7数据调度组件
时空软件的 V7 引擎,专为ccerpV7打造,兼容性和效率都挺不错。你如果平时用它做数据调度或者模块集成,这个引擎用起来还挺顺。响应快,出错少,部署也省事。用惯了你就知道,稳定才是生产环境最重要的事。 Access 数据库环境的项目也可以参考Microsoft Office 2010 的 64 位引擎,大数据表结构的时候挺有用。 在 64 位系统上跑项目?那你可以看看DBC2000 x64,配合V7用起来还蛮顺的,是兼容旧模块的时候。 如果你在做一些偏算法类的东西,比如数据挖掘,别错过CSC-791 的时空数据挖掘代码,跟V7结合起来做数据,效率会高不少。 哦对了,和Hive打交道的朋友,H
GPS及图像轨迹时空数据挖掘
利用GPS数据与图像数据相结合,开展时空数据挖掘。