作者： 【美】Joel Lawhead（莱哈德） 1.5 高程数据数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是一个星球表面的三维模型。本书中的星球如果没有特别说明就是指地球。数字高程模型的历史虽然没有遥感影像复杂，但也不简单。在发明计算机之前，高程数据只能通过土地勘测之后显示在地形图上。虽然已经存在使用粘土或者木材创建立体图像和物理模型的技术，但是它们都没有大规模地应用
0引言空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性。许多空间应用系统,尤其是地理信息系统(GIS)都需要表达地学对象的时空属性[1]。例如在地籍变更、环境监测、城市演化等领域都需要管理历史变化数据,以便重建历史、跟踪变化、预测未来[2]。传统的GIS数据模型强调地学对象的静态描述,通常采用矢量或栅格的方式来描述空间数据。这种机制限制了如位移、变迁等动态信息的表达。时态地理信息系统(时态GIS)是一种采
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2024-05-07 14:41:53
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# 时空关联分析 Python
时空关联分析是一种通过分析时间和空间之间的关系来发现模式和规律的方法。在地理信息系统、交通管理、商业分析等领域都有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行时空关联分析，并通过代码示例演示具体操作步骤。
## 时空关联分析流程
时空关联分析的流程一般包括数据准备、空间模式挖掘和时序模式挖掘三个步骤。下面是一个简单的流程图：
```mermaid
flow
原创
2024-04-22 07:07:08
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交通数据时空分析Python
在当今城市化的快速发展背景下，交通拥堵已成为一个普遍问题。交通数据时空分析通过对交通流量、速度等数据进行深入分析，帮助城市管理者制定有效的交通策略，优化交通资产的利用率，从而改善整体出行体验。研究表明，通过交通数据分析，能够使交通流量的预判准确度提升约30%。其数学模型表示为：
$$
T_{optim} = f(V, D, T)
$$
其中，\( T_{opti
一、AddressICC 2019的一篇paper，为清华团队所写思路很有趣，也很容易想到，就是用比较火的GAN加上LSTMSatellite Image Prediction Relying on GAN and LSTM Neural Networks 二、Introduction and Model2.1 主要创新点 2.2 主要任务本质上是时空序列预测问题，利用的是卫星云图主要是过去的
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2024-05-10 10:28:14
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文章目录时空数据和时空变量时空数据1、时空二联表2、地图时间序列3、状态转换矩阵时空变量1、基于设计2、基于模型变量类型1、空间变量2、时间变量3、时空变量4、状态变量时空过程和时空机理1、时空现象的表现2、时空样本3、时空过程和机理时空分析工具1、可视化探索分析2、时空变化探测3、时空格局识别4、时空插值和补缺5、通过影响因子 (x) 分析推测时空机理 整理自： https://mp.wei
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2024-01-12 18:57:37
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1. 分类数据分类数据是指针反映事物类别的数据。如：用户的设备可以分为Iphone用户和andorid用户两种；支付方式可以分为支付宝、微信、现金支付三种等。诸如此类的分类所得到的数据被称为分类数据。2. 时序数据时序数据也称时间序列数据，是指同一统一指标按时间顺序记录的数据列。如:每个月的新增用户数量、某公司近十年每年的GMV等。诸如此类按时间顺序来记录的指标对应的数据成为时序数据。3. 空间
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2023-12-27 14:21:19
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1. 概述共536辆车，对于每辆车，字段为[latitude，longitude，occupancy，t]。 我们的目的是得到每辆车在一个小时内以15s等时间间隔的数据，也即每辆车的数据为241条。使用到的库：geopandas: 用于时空数据分析movingpandas: 在geopandas的基础上创建轨迹folium：在地图上按自己想要的方式绘制，用于可视化数据和debugOsmnx：获取城
Robust Spatio-Temporal Purchase Prediction via Deep Meta Learning购买预测是线上和线下零售行业的一项重要任务，特别是在重大购物节期间，强大的促销活动会极大地促进消费。对于商家来说，预测这样的销量激增并做好充分准备是很重要的。这是一个具有挑战性的问题，因为购物节期间的购买模式与通常情况有明显的不同，而且在历史数据中也很罕见。由于数据样本
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2024-08-01 21:35:36
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1. 背景Zephyr项目Flash和Ram空间比较紧张，有着非常强烈的优化需求。优化的前提是量化标的，那么如何量化Flash和Ram的使用量呢？在量化之后，首先要对量化结果进行分析，然后采取措施进行空间优化。2. 基于ELF信息和linker.cmd分析Flash/Ram使用量linker.cmd文件中规定了不同section在Flash还是在Ram中，还是兼而有之。这是一个很有用的信息，基于此
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2024-05-19 22:43:17
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一、投影变换提到空间数据就绕不开投影变换的问题，不少人疑惑为什么要投影变换，怎么有那么多投影，如何选择投影？ 第一个问题：为什么要投影变换？首先从数据来源说起。由于我们生活的地球是一个椭球体，定位获取的数据采用地理坐标表达即经纬度，这实际是一种球体坐标，各类GPS设备之间输出这种数据；而很多几何计算需要基于平面坐标，如计算周长、面积、距离等；所以需要把球面坐标转换成平面坐标，即投影变换。 第二个问
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2023-12-08 16:41:05
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VAUD：A Visual Analysis Approach for Exploring Spatio-Temporal Urban Data 探索时空城市数据的可视分析方法下载地址 提取码：s1v4问题：两个目击者报告犯罪嫌疑人在下午3点-3点20之间乘坐出租车转过南街和北街。警察想要找出可以出租车的路径。途径：下午3点-3点20之间经过南街和北街的出租车的行程是什么样的，他们在那些街道停留，
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2023-12-13 22:23:18
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目录1. 什么是数据结构2. 什么是算法3. 算法的时间和空间复杂度3.1 算法的效率3.2 时间复杂度3.2.1 时间复杂度的概念3.2.2 大O的渐进表示法3.3 空间复杂度3.4常见的复杂度对比 1. 什么是数据结构数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。简言之就是：在内存中管理数据–增删查改数据结构和数据库的
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2024-01-15 21:23:02
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# 时空序列数据分析入门指南
在数据科学领域，时空序列数据分析是一个重要的研究方向。它涉及对在时间和空间维度上变化的数据的分析。这篇文章旨在帮助刚入行的开发者了解如何实施时空序列数据分析，提供一个清晰的流程和详细的代码示例。
## 整体流程
以下是进行时空序列数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-22 06:51:51
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和时间复杂度类似，通常也是取它的渐进空间复杂度，用一个直
原创
2023-08-11 12:39:37
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文章目录指标变化变化指标 指标变化直接将空间统计运用于时空数据【内容】：空间统计量随时间的变化序列。将时空变化看作是空间分布随时间变化，在每个时间点分别做空间统计，将其按时间先后次序连接起来，反映空间统计指标变化。空间统计指标（可做时间维度分析）：几何重心、最邻近距离、BW统计、全局和局域的Moran’s I 和GetisG、Ripley K，半变异系数、空间回归系数等。【举例】：（1）收集北京
梁宇轩：现任新加坡国立大学计算机学院研究员。目前致力于推动时空数据挖掘和人工智能的研究、开发和创新，以及在智慧城市当中的广泛应用。在此之前，他于新加坡国立大学获得计算机博士学位。在KDD、WWW、NeurIPS、ICLR、ECCV、IJCAI、AAAI、TKDE等顶级会议和期刊上发表相关论文40余篇，引用超过1,800 次，H-index为20。他曾担任IEEE TKDE、IEEE TMC、IMW
一、时间序列数据对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据二、时间序列基本概念时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列由两个组成要素构成： 1、第一个要素是时间要素； 年、季度、月、周、日、小时、分钟、秒 2、第二个要素是数值要素。时间序列根据时间和数值性质的不同，可以分为时期时间 序列和时点时间序列。 时期序列中，数值要素反映现象在一定时期内发展的结果
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2023-09-23 08:40:15
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#NeurIPS #今天分享的是NeurIPS 2021的一篇论文《神经成像时空回归模型的有效分层贝叶斯推理》原文链接：https://arxiv.org/abs/2111.01692摘要神经影像学及其他领域的一些问题需要对多任务稀疏层次回归模型的参数进行推断，例如M/EEG逆问题、基于任务的功能磁共振成像分析的神经编码模型、气候科学。在这些领域中，需要推断的模型参数和测量噪声都可能表现出复杂的时
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2024-07-08 10:12:02
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1. 背景知识图谱可以应用在多个业务场景中，对各类对象进行表示、建模。作为一类重要的知识，空间信息在应用中经常需要用到，由此知识图谱与时空关联成为一种重要的应用形式，具备较好的可视化展示效果。一种典型应用场景是情报分析。对目标人物、目标组织和目标事件在时空上进行可视化呈现，查看目标人物的活动轨迹，分析事件发生的空间趋势，检索区域内的相关对象和事件，等等都是非常有用的功能。传统上，一般采用GIS系统
