检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2008年第6期20卷 753-758页

作者：袁和金张艳宁周涛佘红伟李秀秀西北工业大学计算机学院

针对欧氏距离和Hausdorff距离等在描述目标运动轨迹差异性时度量不够准确的问题,提出一种基于归一化编辑距离和谱聚类的轨迹分布模式学习方法.首先对目标的运动轨迹进行矢量量化编码;然后采用归一化的编辑距离来度量轨迹编码序列之间的... 详细信息

针对欧氏距离和Hausdorff距离等在描述目标运动轨迹差异性时度量不够准确的问题,提出一种基于归一化编辑距离和谱聚类的轨迹分布模式学习方法.首先对目标的运动轨迹进行矢量量化编码;然后采用归一化的编辑距离来度量轨迹编码序列之间的差异,得到归一化编辑距离矩阵;再通过该矩阵进行谱聚类来提取轨迹的分布模式;最后利用所提取的轨迹分布模式确定整条轨迹及其局部是否异常.通过仿真和真实场景的实验验证了该方法的有效性.

关键词：轨迹模式归一化编辑距离异常检测

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基于拉格朗日方法的气流轨迹模式在判定南海夏季风爆发时间中的应用分析

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热带气象学报 2011年第3期27卷 357-364页

作者：梁卓然江志红刘征宇顾婷婷气象灾害省部共建教育部重点实验室/南京信息工程大学江苏南京210044 上海市气候中心上海200030 Center for Climatic Research University of Wisconsin-Madison美国浙江省气象服务中心浙江杭州310017

利用NCEP再分析资料,驱动基于拉格朗日方法的气流轨迹模式(HYSPLITv4.9),模拟追踪南海区域850 hPa 4—6月逐日的气流后向轨迹,根据模拟出的南海监测区低层气流来源,定义1948—2009年南海夏季风的爆发日期,通过分析62年南海夏季风爆发日... 详细信息

利用NCEP再分析资料,驱动基于拉格朗日方法的气流轨迹模式(HYSPLITv4.9),模拟追踪南海区域850 hPa 4—6月逐日的气流后向轨迹,根据模拟出的南海监测区低层气流来源,定义1948—2009年南海夏季风的爆发日期,通过分析62年南海夏季风爆发日期的时间序列,得出南海季风爆发早年占13%,正常年占73%,爆发晚年占14%。将拉格朗日方法与两种利用风场并结合温湿指标的方法定义南海夏季风爆发时间对比发现,一些年份在南海季风爆发之前,南海监测区低空形成的西南气流来源于副热带,从而可以排除副热带气流对定义南海夏季风爆发时间的影响。由轨迹模式模拟的结果还发现在个别年份南海季风爆发时,南海区域低空盛行东南风而非通常认为的西南气流。

关键词：气候学南海夏季风拉格朗日方法轨迹模式

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利用轨迹模式模拟近地层臭氧日变化

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环境科学学报 1999年第4期19卷 345-350页

作者：胡泳涛张远航谢绍东李金龙环境模拟与污染控制国家重点实验室北京大学环境科学中心北京100871

提出在多条轨迹上应用轨迹模式，以实现对固定地区臭氧浓度日变化的模拟．应用该方法对北京燕山石化炼油厂地区的Ｏ３浓度日变化进行了模拟，结果表明模拟值和实测值十分吻和．进一步模拟了当地的臭氧生成特征，并讨论了当地的气象条... 详细信息

提出在多条轨迹上应用轨迹模式，以实现对固定地区臭氧浓度日变化的模拟．应用该方法对北京燕山石化炼油厂地区的Ｏ３浓度日变化进行了模拟，结果表明模拟值和实测值十分吻和．进一步模拟了当地的臭氧生成特征，并讨论了当地的气象条件和源排放对Ｏ３生成浓度的影响，结果说明削减ＮＯｘ的排放量是控制该地区光化学烟雾形成的关键，而降低烯烃和芳香烃在排放物中所占的比例也是控制该地区光化学烟雾的重要手段．

关键词：轨迹模式光化学烟雾臭氧日变化近地层模拟

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基于路网探测的轨迹模式挖掘

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信息与控制 2015年第1期44卷 110-116,128页

作者：吴俊伟朱云龙库涛陈翰宁中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制技术研究室辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049

针对现有的移动受限轨迹离散化方法效率低、不直观、易丢失移动模式等问题,提出了一种先进行路网结构探测,再基于道路匹配对轨迹进行离散化的方法.算法首先基于数学形态学理论从轨迹中提取出路网结构,然后将轨迹点匹配到路网中的网格中... 详细信息

针对现有的移动受限轨迹离散化方法效率低、不直观、易丢失移动模式等问题,提出了一种先进行路网结构探测,再基于道路匹配对轨迹进行离散化的方法.算法首先基于数学形态学理论从轨迹中提取出路网结构,然后将轨迹点匹配到路网中的网格中,以网格序列来表示连续的轨迹,最后使用最大频繁序列模式挖掘方法从中挖掘出轨迹模式.实验结果表明,该算法能够快速有效地对轨迹进行离散化,且能比其它算法挖掘出更多更细致的轨迹模式.

关键词：数据挖掘路网构建轨迹划分轨迹模式

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亚热带离槽水库微囊藻取得优势之机制分析及利用轨迹模式建立动态消长模式之研究

亚热带离槽水库微囊藻取得优势之机制分析及利用轨迹模式建立动态...

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作者：简钰晴国立台湾大学

学位级别：博士

在亚热带地区水库水质恶化的原因以藻类优养问题最为普遍，而其中又以蓝绿藻产生的问题最为棘手。蓝绿藻所分泌之有机物质为消毒副产物之前质，而且有多种蓝绿藻有产生藻毒素的能力。微囊藻即为台湾地区最常见之产毒蓝绿藻种之一，以新... 详细信息

在亚热带地区水库水质恶化的原因以藻类优养问题最为普遍，而其中又以蓝绿藻产生的问题最为棘手。蓝绿藻所分泌之有机物质为消毒副产物之前质，而且有多种蓝绿藻有产生藻毒素的能力。微囊藻即为台湾地区最常见之产毒蓝绿藻种之一，以新山水库为例，近年来所观察到之藻华优势藻种几乎均为微囊藻（吴等，2010）。2005年环保署调查台湾11座优养水库之结果也显示均有微囊藻藻华出现（郭等，2005）。因此微囊藻华成为最为急切亦最需要重视的问题。本论文研究以新山水库为例，利用时间及空间藻浓度分布探讨微囊藻季节消长之原因。调查资料包括2005至2009年之藻类、水质及气象等背景资料，及库内分层采样之各水质及藻类浓度。研究工作首先以统计分析方法探讨微囊藻和各环境因子间之关系。进而以新山水库的生态系为例，将微囊藻浮力调控机制与体内营养盐影响生长速率之Droop生长模式纳入，以轨迹模拟方法建立之微囊藻动态生长的预测模式，以期能准确描述在环境因子影响下藻类生长与水体物理化学变化的关系，提供微囊藻动态消长现象较合理之解释。由研究的结果发现，微囊藻数量与水体稳定度有密切关系。在稳定度渐增时，可观察到微囊藻数量逐渐增加之情形。水体水质剖面分布结果得知混合时期水体之各项水质及藻类因子与深度无显着相关性，而分层水体与转型过渡水体之各项水质及藻类因子与深度相关性较佳。为了将水体分层及微囊藻生长特性纳入藻类消长模式中，本研究发展一利用轨迹模拟的方法来模拟微囊藻之日周期性移动及动态消长的模式。此模式较平流扩散模式更能代表实际自然水体中微囊藻团移动及生长情形。轨迹模式详细记录藻团经历不同光线、营养盐等环境历史，并模拟伴随而来之后续生理及移动路线之个体间差异。模拟结果证实微囊藻在分层水体中存在一最佳之藻团大小分布。较小之藻团不易克服水中之密度梯度及涡流，故易散布在水体中某一深度，没有明显的集中；较大颗粒藻团其垂直移动速度较大，可取得日照量及营养摄取量两种生长要素，具有较大生存优势。但是500 um以上之藻团，因停留强光区受光抑制现象过长，若考虑生长及营养盐摄取反应时，反而不具有绝对生存优势。模拟之结果大致符合实际观察所得到之微囊藻日夜周期性之垂直分布。研究亦以模式模拟分为上层及底层操作进水方式情境来探讨营养盐在不同进水位置对微囊藻生长差异。模拟结果显示底层进水可将光线与营养盐隔绝，不失为控管水库微囊藻生长的好方法。水库现地模组试验，系将水库10公尺之上层水混合，使微囊藻停留在光区之时间减少，探讨此混合方式对现地微囊藻消长之影响。结果显示藻类总数量增加，但微囊藻减少，藻相组成有显着改变。混合作用可以有效减少微囊藻数量，但是将营养盐带至上层，造成可能适应低光强度之藻类形成优势。未来轨迹模式可以很容易扩大成为多藻模式，用于现地实验案件之模拟验证及藻华控制方案分析。

关键词：微囊藻藻团优势机制轨迹模式动态消长模拟亚热带水库光线密度垂直移动 Droop生长模式上层水混合试验

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一种考虑风切变的区域多源实用烟团轨迹模式

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气象科学 1993年第2期13卷 137-145页

作者：蒋维楣于洪彬吴小鸣南京大学大气科学系

本文建立并论述了一种区域多源实用烟团轨迹模式。模式在作者先前工作的基础上,加进了对两个重要方面问题的处理,即:(1)运用质量连续风场调整的客观分析方法,得出三维风场并供作轨迹计算和扩散计算联接输入;(2)考虑风存在垂直切变的处... 详细信息

本文建立并论述了一种区域多源实用烟团轨迹模式。模式在作者先前工作的基础上,加进了对两个重要方面问题的处理,即:(1)运用质量连续风场调整的客观分析方法,得出三维风场并供作轨迹计算和扩散计算联接输入;(2)考虑风存在垂直切变的处理方案,使得模型更接近实际。对52×56km^2模拟域,含50个高架点源,非定常气象条件下的空气污染物输送与扩散作了计算,模式输出逐时网格风场和地面SO_2浓度分布以及日平均SO_2地面浓度分布与实测结果合理地一致。模式效能表明能够适应区域空气污染管理的需要。

关键词：烟团轨迹模式空气污染风场

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面向位置预测的动态轨迹模式挖掘

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计算机应用研究 2017年第10期34卷 2984-2988页

作者：邓佳王永利董振江南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 中兴通讯股份有限公司云计算及IT研究院南京210012

针对海量的用户轨迹数据进行研究,提出一种动态分析移动对象轨迹模式、预测轨迹位置的方法(PRED)。首先使用改进的模式挖掘模型,提取轨迹频繁模式(简称T-模式);然后提出DPTUpdate算法,设计蕴涵时空信息的快捷数据结构——DPT(dynamic pa... 详细信息

针对海量的用户轨迹数据进行研究,提出一种动态分析移动对象轨迹模式、预测轨迹位置的方法(PRED)。首先使用改进的模式挖掘模型,提取轨迹频繁模式(简称T-模式);然后提出DPTUpdate算法,设计蕴涵时空信息的快捷数据结构——DPT(dynamic pattern tree),存储和查询移动物体的T-模式,并提出Prediction算法计算最佳匹配度,得到移动对象轨迹的预测位置。基于真实数据集进行对比实验,结果证明,PRED方法可提供动态分析的能力,平均准确率达到72%、平均覆盖率达到92.1%,与已有方法相比,其预测效果有显著提升。

关键词：轨迹模式时空数据挖掘模式树位置预测

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基于轨迹聚类的航空器轨迹模式挖掘研究

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计算机应用研究 2020年第2期37卷 416-420页

作者：郭威唐慧丰信息工程大学研究生院郑州450001 信息工程大学数据与目标工程学院郑州450001

轨迹模式是航空器在某段时间或某个区域内相对稳定的飞行模式,对理解和判断目标在一段时间或一定区域内的行为有着重要的意义。针对目标轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,设计并实现了一种基于线段密度的轨迹聚类方法。该方法... 详细信息

轨迹模式是航空器在某段时间或某个区域内相对稳定的飞行模式,对理解和判断目标在一段时间或一定区域内的行为有着重要的意义。针对目标轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,设计并实现了一种基于线段密度的轨迹聚类方法。该方法使用最小描述长度原则将目标的历史轨迹分割为若干轨迹段,通过计算轨迹段之间的相似度对飞行轨迹进行聚类,最后运用扫描线算法生成目标的轨迹模式。实验证明,该方法可以较为准确地从大量轨迹数据中发掘出航空器目标的轨迹模式。

关键词：轨迹模式轨迹聚类 MDL原则线段密度扫描线算法

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基于后缀自动机的轨迹模式挖掘方法

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计算机应用研究 2016年第2期33卷 409-412,416页

作者：王兴蒋新华蔡伟文廖律超中南大学信息科学与工程学院长沙410075 福建师范大学软件学院福州350108 福建工程学院下一代互联网应用技术研究中心福州350108

基于交通路网研究移动对象轨迹预测,将序列分析方法和马尔可夫统计模型结合,提出了一种基于后缀自动机的变阶马尔可夫模型挖掘方法。该方法根据移动对象的历史轨迹数据进行学习训练,计算轨迹序列上下文的概率特征,建立序列的后缀自动机... 详细信息

基于交通路网研究移动对象轨迹预测,将序列分析方法和马尔可夫统计模型结合,提出了一种基于后缀自动机的变阶马尔可夫模型挖掘方法。该方法根据移动对象的历史轨迹数据进行学习训练,计算轨迹序列上下文的概率特征,建立序列的后缀自动机模型,结合当前实际轨迹数据,动态自适应预测将来的位置信息。实验结果表明:相比固定阶马尔可夫模型,随着阶数的增加(L≥2),固定阶马尔可夫模型预测的精度逐步降低,而该方法能动态自适应,精度保持在81.3%左右,取得较好的预测效果;同时,该方法只需线性的时间和空间开销,大大降低了存储空间和时间,能实现大规模数据的在线学习。

关键词：定阶马尔可夫模型变阶马尔可夫模型后缀字典树后缀自动机轨迹模式轨迹预测

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无线网络中的轨迹模式变化分析及其应用

无线网络中的轨迹模式变化分析及其应用

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作者：宫文娟上海交通大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术的快速发展、移动设备的流行普及以及移动应用的爆发性增长，无线网络数据信息量暴增，为用户移动行为研究提供了机遇。本文致力于寻找有效的方法从庞大的无线数据中挖掘出用户的移动轨迹模式，分析用户轨迹模式的变化... 详细信息

随着无线通信技术的快速发展、移动设备的流行普及以及移动应用的爆发性增长，无线网络数据信息量暴增，为用户移动行为研究提供了机遇。本文致力于寻找有效的方法从庞大的无线数据中挖掘出用户的移动轨迹模式，分析用户轨迹模式的变化，并将其应用到用户位置预测当中。针对用户轨迹模式挖掘，前人提出了很多高效的挖掘算法，但是鲜有工作致力于研究轨迹模式随时间的变化。在本文中，我们对用户轨迹模式随时间的变化进行了定量的描述，系统地分析了轨迹模式随时间是如何变化的。本文提出了一个统一的、基于轨迹模式相似度的度量标准来量化两个时间窗口之间轨迹模式的变化程度，并通过加权汇聚计算出每个时间窗口各自的模式变化程度，对此模式变化程度序列进行贝叶斯分析，可以探测出轨迹模式的潜在重大变化时间点。在收集到的长达三个月的真实校园Wi-Fi网络数据集上进行实验，结果表明本文提出的量化方法真实地反应了用户轨迹模式的变化，并且可以有效地检测出轨迹模式的变化时间点。另外，本文还研究了外界事件对用户轨迹模式变化的影响，结果显示群体轨迹模式的变化和真实世界中的群体事件（如五一劳动节、学校期末考试等）有着有趣的关联。此外，在轨迹模式变化分析研究的基础上，本文将其应用到用户位置预测上，通过实验对比发现，轨迹模式分析可以有效地辅助位置预测。

关键词：轨迹模式模式挖掘变化分析群体行为位置预测

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