時(shí)空大數(shù)據(jù)的"形狀":幾何和拓?fù)涞囊暯?/p>
定 價(jià):118 元
當(dāng)前圖書已被 27 所學(xué)校薦購(gòu)過(guò)!
查看明細(xì)
- 作者:李海峰
- 出版時(shí)間:2024/5/1
- ISBN:9787030776556
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:P208.2
- 頁(yè)碼:178
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:B5
宏觀的、復(fù)雜的地理現(xiàn)象背后,存在簡(jiǎn)單、根本、微觀的地理基本元素,這些微觀離散單元通過(guò)不同的結(jié)構(gòu)方式組合和聚集,涌現(xiàn)出我們觀察到的地理現(xiàn)象。因此,若需真正理解地理現(xiàn)象規(guī)律,必須探索微觀層面基本元素的組成、結(jié)構(gòu)特征和相互作用機(jī)制,進(jìn)而理解宏觀現(xiàn)象的演化機(jī)制問(wèn)題。隨著移動(dòng)定位、無(wú)線通信等技術(shù)的快速發(fā)展,我們能夠獲得海量的可以自動(dòng)持續(xù)更新并具有地理標(biāo)簽和時(shí)空語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù),即時(shí)空大數(shù)據(jù)。地理大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),構(gòu)成了從人地關(guān)系中揭示地理現(xiàn)象之機(jī)制的條件--借助于各類海量時(shí)空數(shù)據(jù)并通過(guò)聚合微觀個(gè)體行為樣本得到群體行為模式,可以研究宏觀人類時(shí)空行為特征,進(jìn)而揭示其時(shí)空分布、聯(lián)系及過(guò)程。雖然時(shí)空大數(shù)據(jù)為研究提供了前所未有的機(jī)遇,但是其高維復(fù)雜的特性使得傳統(tǒng)方法難以處理。而高維信息處理的關(guān)鍵是找到嵌入在其中的低維流形。因此,洞察地理大數(shù)據(jù)背后的"形狀"有助于我們更好的理解數(shù)據(jù)。
綜上,本書旨在從時(shí)空大數(shù)據(jù)的潛空間入手,展示基于地理大數(shù)據(jù)低維內(nèi)蘊(yùn)流形的數(shù)據(jù)分析方法,并介紹如何從幾何與拓?fù)涞囊暯沁M(jìn)行時(shí)空大數(shù)據(jù)分析以及如何將其應(yīng)用于各種地理科學(xué)問(wèn)題。
更多科學(xué)出版社服務(wù),請(qǐng)掃碼獲取。
2011-Present, ISPRS Working Group II/6 - Geo-Visualization and Virtual Reality Member
2014-Present, ACM Member
2011-Present, IEEE Member
2014- Present, CCF Member
中國(guó)測(cè)繪學(xué)會(huì)第十二屆理事會(huì)大數(shù)據(jù)與人工智能工作委員會(huì)委員
中國(guó)指揮與控制學(xué)會(huì)智能指揮與控制系統(tǒng)工程專業(yè)委員會(huì)委員
目錄
前言
第1章 時(shí)空大數(shù)據(jù)1
1.1 引言1
1.2 時(shí)空大數(shù)據(jù)的定義1
1.3 時(shí)空大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)3
1.4 時(shí)空大數(shù)據(jù)的“形狀”4
1.4.1 基于幾何與拓?fù)湟暯堑姆植技僭O(shè)5
1.4.2 基于幾何與拓?fù)湟暯堑哪P瓦x擇與評(píng)估8
1.5 本書組織結(jié)構(gòu)9
參考文獻(xiàn)9
第2章 時(shí)空大數(shù)據(jù)的形狀:幾何和拓?fù)涞幕靖拍?3
2.1 時(shí)空大數(shù)據(jù)的形狀:幾何的觀點(diǎn)13
2.1.1 空間與度量13
2.1.2 曲率14
2.2 時(shí)空大數(shù)據(jù)的形狀:拓?fù)涞挠^點(diǎn)19
2.2.1 拓?fù)洳蛔兞?9
2.2.2 單純復(fù)形,復(fù)形20
2.2.3 鏈、邊界算子21
2.2.4 持續(xù)同調(diào)23
2.2.5 拓?fù)湫畔⒖偨Y(jié)24
參考文獻(xiàn)27
第3章 統(tǒng)計(jì)、幾何及代數(shù)視角下的地理網(wǎng)絡(luò)綜合表征28
3.1 引言28
3.2 多視角下的地理網(wǎng)絡(luò)綜合表征28
3.3 常見城市地理網(wǎng)絡(luò)30
3.4 單一視角下的地理網(wǎng)絡(luò)特征分析結(jié)果32
3.4.1 統(tǒng)計(jì)視角下的地理網(wǎng)絡(luò)特征分析32
3.4.2 幾何視角下的地理網(wǎng)絡(luò)特征分析34
3.4.3 代數(shù)視角下的地理網(wǎng)絡(luò)特征分析38
3.5 單一視角下的地理網(wǎng)絡(luò)分類方案41
3.6 綜合視角下的地理網(wǎng)絡(luò)分類方案43
3.7 不同視角下的網(wǎng)絡(luò)抗毀性研究44
3.7.1 基于節(jié)點(diǎn)攻擊的網(wǎng)絡(luò)抗毀性分析44
3.7.2 基于邊攻擊的網(wǎng)絡(luò)抗毀性分析47
3.8 小結(jié)50
參考文獻(xiàn)51
第4章 基于曲率的城市道路交通網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析52
4.1 引言52
4.2 基于曲率的城市道路交通網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析框架53
4.2.1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性54
4.2.2 通行能力評(píng)估55
4.3 城市路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性分析56
4.3.1 不同城市路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性56
4.3.2 城市路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性演進(jìn)58
4.4 城市路網(wǎng)脆弱性分析60
4.4.1 不同城市路網(wǎng)脆弱性分析60
4.4.2 不同時(shí)期城市路網(wǎng)脆弱性變化61
4.5 路網(wǎng)脆弱性指標(biāo)對(duì)比62
4.6 小結(jié)65
參考文獻(xiàn)65
第5章 基于曲率的地鐵網(wǎng)絡(luò)抗毀性研究67
5.1 引言67
5.2 地鐵線路網(wǎng)絡(luò)與客流傳輸網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建68
5.2.1 地鐵線路網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建68
5.2.2 地鐵客流傳輸網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建68
5.3 地鐵網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性提取69
5.3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)69
5.3.2OR曲率與地鐵網(wǎng)絡(luò)70
5.4 地鐵網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征分析71
5.4.1 地鐵線路網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征分析71
5.4.2 地鐵客流傳輸網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性73
5.5 地鐵網(wǎng)絡(luò)抗毀性分析75
5.5.1 地鐵線路網(wǎng)絡(luò)抗毀性分析75
5.5.2 地鐵客流傳輸網(wǎng)絡(luò)抗毀性分析77
5.5.3 重要站點(diǎn)及線路分析79
5.6 小結(jié)79
參考文獻(xiàn)80
第6章 基于曲率流的城市居民出行網(wǎng)絡(luò)分析82
6.1 引言82
6.2 基于曲率流的城市居民出行網(wǎng)絡(luò)分析框架82
6.2.1 網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化分析83
6.2.2 網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化檢測(cè)83
6.3 出行網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化85
6.3.1 基于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的出行網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化85
6.3.2 基于曲率指標(biāo)的出行網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化86
6.4 網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化檢測(cè)89
6.5 小結(jié)90
第7章 里奇曲率約束的地理網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法91
7.1 引言91
7.2 曲率圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型94
7.2.1 里奇曲率94
7.2.2 曲率圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建95
7.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置99
7.3.1 數(shù)據(jù)集介紹99
7.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)102
7.3.3 模型參數(shù)設(shè)置103
7.3.4 損失函數(shù)103
7.3.5 曲率圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的類型105
7.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析105
7.4.1 北京市地鐵站點(diǎn)區(qū)域房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)對(duì)比分析105
7.4.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的影響106
7.4.3 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集節(jié)點(diǎn)分類精度對(duì)比分析108
7.4.4 模型可解釋性分析110
7.4.5 消融實(shí)驗(yàn)113
7.4.6 模型超參數(shù)分析114
7.4.7 模型計(jì)算復(fù)雜度分析115
7.5 小結(jié)117
參考文獻(xiàn)117
第8章 尺度拓?fù)渚嚯x——從拓?fù)涞囊暯橇炕叨刃?yīng)120
8.1 引言120
8.2 尺度拓?fù)浔碚鞣椒?21
8.2.1 尺度快照121
8.2.2 尺度拓?fù)湔?23
8.3 尺度拓?fù)渚嚯x的定義123
8.4 基于地理交互數(shù)據(jù)的尺度效應(yīng)研究案例124
8.4.1 數(shù)據(jù)與研究區(qū)域124
8.4.2 尺度拓?fù)渚嚯x演變125
8.4.3 比較實(shí)驗(yàn)130
8.4.4 討論133
8.5 小結(jié)134
參考文獻(xiàn)135
第9章 時(shí)空大數(shù)據(jù)內(nèi)蘊(yùn)結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的城市空間模式表征方法137
9.1 引言137
9.2 城市空間模型介紹139
9.2.1 基本概念139
9.2.2 城市空間模型表征框架140
9.3 城市功能區(qū)探測(cè)142
9.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置142
9.3.2 功能區(qū)的分布和功能注釋142
9.3.3 與單子空間算法的對(duì)比144
9.4 城市功能區(qū)發(fā)展評(píng)價(jià)148
參考文獻(xiàn)149
第10章 顧及幾何和拓?fù)涞慕煌鲿r(shí)間序列聚類分析152
10.1 顧及幾何和拓?fù)湫再|(zhì)的時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)聚類分析方法153
10.1.1 全局幾何特征與局部拓?fù)涮卣魈崛?53
10.1.2 幾何拓?fù)浠旌隙攘?55
10.1.3 聚類方法156
10.2 交通時(shí)空序列數(shù)據(jù)集介紹156
10.3 交通時(shí)空序列聚類158
10.3.1 對(duì)比方法158
10.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)158
10.3.3 交通時(shí)空序列聚類分析159
10.4 小結(jié)162
參考文獻(xiàn)162