基于轨迹数据的移动对象运动模式挖掘与可视化分析研究

发布时间：2021-01-08 12:59

　　位置获取技术和各种服务的快速发展使得研究人员能够获取大量的关于多个移动对象的运动数据,因此,可以使用大量的运动数据来分析各种现象。探索移动对象的时空运动模式、行为特征和过程是当前重要的研究课题,尤其的一个关键难题是:分析和可视化关于多个移动对象的大型运动数据集,以从高维度和复杂的大型数据集中挖掘隐藏的时空运动模式、行为特征和有用的信息及知识。这是由各种应用中的实际需求驱动的,例如基于位置的服务（如导航辅助和广告投放）、社会学研究（如人类行为的分析）、交通管理（如车辆及行人的交通管制）、执法（如针对犯罪活动的录像监控）、物理分析（如粒子运动规律的探索）、天气预报（如飓风轨迹预测和风险分析）、动物保护（如濒危动物种群的追踪）和物流管理等。由于移动对象的多样性和复杂性、数据的快速增长以及来自各种现实应用的需求驱动,针对移动对象运动数据的分析和建模已成为GIS学科面临的重要难题。一般来说,这些运动数据的挖掘和分析过程需要结合数据提取、分析、统计建模和地理可视化的定量定性方法。随着大量的运动数据变得可用,运动数据的视觉探索成为一项具有挑战性的任务。可视化这些数据往往会产生混乱和难以理解的图像,需... 

【文章来源】：中国矿业大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：123 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１．５轨迹数据的运动模式挖掘??Ｆｉｇ．?１．５?Ｍｏｖｅｍｅｎｔ?ｐａｔｔｅｒｎ?ｍｉｎｉｎｇ?ｏｆ?ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ?ｄａｔａ??

图１．８论文的结构框架??ｌ；ｉｇ．?１．８?Ｉ?ｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐａｐｅｒ??１７??

图２．１时空轨迹??Ｆｉｇ．２．１?Ｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅ?ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ??


本文编号：2964640