空间数据与时空数据的分析方法及比较

发布时间：2017-09-15 07:29

  本文关键词：空间数据与时空数据的分析方法及比较

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【摘要】：空间数据的发展在早期仅依赖于空间距离,由空间距离产生了一系列传统的空间数据分析方法,该类方法不仅满足人们对事物的主观认识,也符合地理学第一定律,并且这些方法广泛地应用于许多领域。但是在研究中发现,数据的空间自相关性也不容忽视,由此产生的空间半变差函数,可用来刻画空间自相关性。克里金方法就是基于半变异函数产生的一种方法。本文尝试将传统方法与克里金方法进行组合,扩大其适用范围,并使单个算法得到改善。随着对数据的深入理解,时间维度被纳入考虑范围,并且越来越多的时空数据进入我们的视野,使得分析探究时空数据成为研究热点,所以本文也概述了时空数据分析的克里金方法。本文的主要研究内容如下所示:1、本文探讨了传统空间数据分析方法中的反距离加权法、自适应反距离加权法、趋势面模拟法以及最小二乘支持向量机,并对这些方法进行总结,为后续的研究分析奠定一定的基础。针对传统方法对空间自相关性的欠缺,本文还介绍了考虑空间自相关性的空间数据分析方法—克里金方法,该方法是基于半变异函数提出来的;2、基于对克里金方法与传统方法的改进,可以提高预测精度,扩大实用范围。本文将这两类方法进行组合,产生新的组合方法,并通过实例验证,新的组合方法更优越、更实用;3、关于时空数据的分析,本文介绍了基于时空半变异函数的时空克里金方法,并将其应用于真实数据。通过实验,展示了引入时间维度的必要性,以及对于特定的数据,应该选择适合的半变异函数模型和协方差函数模型才能提高克里金方法预测的精度。
【关键词】：自适应反距离加权法 最小二乘支持向量机 克里金方法 时空半变异函数 时空克里金方法
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景和目的8-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 空间数据分析的研究现状10-11
• 1.2.2 时空数据分析的研究现状11-12
• 1.3 数据分析使用的工具—R12-13
• 1.4 主要研究内容和文章结构安排13-14
• 第二章 传统的空间数据分析方法14-23
• 2.1 反距离加权法及其扩展14-18
• 2.1.1 反距离加权法14-16
• 2.1.2 自适应反距离加权法16-18
• 2.2 趋势面模拟18-20
• 2.2.1 全局趋势面模拟19-20
• 2.2.2 局部趋势面模拟20
• 2.3 最小二乘支持向量机20-22
• 2.4 小结22-23
• 第三章 空间数据分析方法—克里金方法23-38
• 3.1 基本知识23-27
• 3.1.1 区域化变量23-24
• 3.1.2 变差函数24-26
• 3.1.3 克里金插值法概述26-27
• 3.2 普通克里金模型27-29
• 3.3 泛克里金模型29-33
• 3.4 协同克里金模型33-36
• 3.5 小结36-38
• 第四章 传统方法与克里金方法的组合模型38-47
• 4.1 基于K最近邻方法的克里金方法38-41
• 4.2 基于反距离加权法的克里金方法41-43
• 4.3 基于最小二乘支持向量机的克里金方法43-45
• 4.4 小结45-47
• 第五章 时空克里金方法47-58
• 5.1 时空数据分析的理论知识47-51
• 5.1.1 时空域48
• 5.1.2 时空协方差函数及半变异函数48-51
• 5.2 时空数据分析方法—时空克里金方法51-52
• 5.3 实例分析52-56
• 5.4 小结56-58
• 总结及展望58-60
• 总结58-59
• 展望59-60
• 参考文献60-66
• 攻读学位期间取得的研究成果66-67
• 致谢67

【参考文献】

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1 崔伟宏,史文中,李小娟;基于特征的时空数据模型研究及在土地利用变化动态监测中的应用[J];测绘学报;2004年02期

2 骆庆;;流行病学之父：约翰·斯诺[J];世界文化;2013年02期

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本文编号：855143