时空建模

CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码

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。

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

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

童咏昕老师在CCF会议上的“面向共享出行的时空众包计算”PPT展示了如何利用时空众包技术优化共享出行服务。这一技术通过整合时间和地点信息，实现了更高效的出行方式，为城市交通提供了创新解决方案。

《论语》作为儒家经典，蕴藏着丰富的智慧和哲理。它并非遥不可及的古籍，而是与现实生活息息相关的思想宝库。 通过解读《论语》，我们可以领悟孔子及其弟子的思想精髓，汲取为人处世的智慧，在面对人生选择和挑战时，找到更加从容和坚定的答案。 回归文本本身，感受经典的魅力，让《论语》的智慧之光，照亮我们前行的道路。

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。

时空大数据的智能思路，结合智慧城市的应用场景，讲得还挺系统的，蛮适合做项目背景或者找点技术路线参考。像是GPS、视频监控、网约车调度这些例子都有提，比较贴地气。 文中讲了不少技术点，比如深度学习、物联网、数据融合这些核心手段，讲得不算深，但线条拉得挺全，适合刚开始摸这块方向的开发者。 如果你现在正准备做一个智慧城市相关的可视化系统，或者要海量位置数据，这篇文章还能帮你把思路梳理清楚一些。嗯，顺手还能看下它引用的几个资源，比如那篇Python 做交通的，还挺实用的。 要注意的是，它讲的是整体思路，不是代码实现。如果你要找直接能用的代码，可以顺着文章里推荐的链接去挖一挖。 如果你对时空大数据感兴趣

AnomalyDetector 是一个用于 MATLAB 环境的非参数异常检测器，可用于进行 时空异常检测。源代码在 Linux 系统下使用 MATLAB R2009b 进行了测试。此工具不依赖于非标准库，除了用于可视化的 tight_subplot.m 函数外，代码所需的所有文件均在工作目录中。数据集位于“数据”文件夹中，其中包含清理和对齐的传感器数据。 要测试 非参数方法，可在工作目录中键入 nonparametric_approach。 要测试 概率方法，则可通过在工作目录中键入 probabilistic_approach。 无论哪种方法，均可在数秒内获得测试结果。