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文檔簡介
1、隨著信息技術、通訊技術、數字存儲技術和高速數據獲取技術的迅猛發(fā)展,在交通、電力、物流、環(huán)境監(jiān)控、工業(yè)生產等領域積累了大量與時間和地理空間相關的數據資源,可這些隨時隨地獲取的、呈爆炸性增長的數據資源在給我們帶來豐富信息的同時,“數據越豐富,知識越貧乏”的問題則日益突出。近年來,越來越多的學者認識到,通過研究空間對象隨時間的變化規(guī)律,發(fā)現數據的時空關聯規(guī)則,分析數據的時空變化趨勢并預測未來的時空狀態(tài),對于規(guī)劃建設、指揮調度、應急管理、信息服
2、務等具有重要的應用價值。
本文研究的目的是面向智能交通領域,在時空關聯性分析基礎上,利用時空關聯規(guī)則挖掘方法獲取含時空約束的關聯規(guī)則,從而進行交通擁堵趨勢分析,為道路導航、趨勢查詢、交通控制等提供輔助決策信息。
時空關聯性分析是研究空間對象隨時間的變化規(guī)律,反映時空數據在時間和空間上的關聯性,時空關聯規(guī)則挖掘作為時空關聯性分析的主要方法之一,目前已有不少學者對其進行了研究或應用。本文詳細介紹了時空關聯規(guī)則挖掘
3、的研究現狀,通過分析現有時空關聯規(guī)則算法在同時考慮時間和空間約束方面的不足,實現了一種新的時空關聯規(guī)則挖掘方法。文中首先對時空數據進行空間關聯性分析和時間段劃分形成事務表,然后對空間關聯的項集進行連接并產生時空關聯規(guī)則。在算法執(zhí)行過程中,對關聯規(guī)則挖掘相關的閾值進行了分析,使挖掘所得的結果能更好的滿足用戶的需求。算法分析和實驗對比表明,同時考慮時間和空間約束,能夠在分析過程中及時過濾不相關的數據,提高時空關聯規(guī)則的獲取效率,能夠有效地發(fā)
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