《顧及多變數關聯特性的時空異常模式挖掘模型與方法》是依託武漢大學，由石岩擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：顧及多變數關聯特性的時空異常模式挖掘模型與方法
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：石岩
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
時空異常模式挖掘對於研究特殊地理現象和地理過程的發生機制和變化規律具有重要價值，已成為時空數據挖掘與知識發現的主要研究內容之一。對於包含多個變數的時空數據，當前研究大多將多變數轉化為一個高維向量進行異常度量，對時空異常模式挖掘中多變數間的時空關聯關係缺乏深入研究。為此，本項目充分考慮多維時空數據的基本特徵，將多變數之間的時空關聯關係耦合於時空異常探測過程，研究顧及多變數關聯特性的時空異常模式挖掘模型與方法，主要包括：（1）多變數間時空關聯關係的定量描述；（2）融合多變數關聯特性的時空異常模式探測；（3）時空異常模式的有效性分析。此外，本項目研究一方面可以延拓時空異常探測的方法體系；另一方面，發展的模型與方法可擴展套用於空氣顆粒物濃度異常分布、極端氣候事件、交通擁堵路段以及犯罪爆發區域的識別與預測等套用領域。
結題摘要
在地理空間數據集中，時空異常表現為偏離整體或局部時空分布的離群對象，從而驅使人們去尋找隱含在其背後的發生機制。時空異常模式挖掘對於研究極端氣候事件、城市交通擁堵、流行病爆發、犯罪事件聚集等特殊地理現象和地理過程的發生機制和變化規律具有重要價值，已成為時空數據挖掘與知識發現的主要研究內容之一。然而，隨著多源異構時空大數據的產生和廣泛套用，現有直接將多變數轉化為高維向量的異常探測思想由於無法透視大數據中多變數間的時空關聯關係，從而難以有效實現對其中隱含時空異常模式的深層探測。為此，本項目重新審視多變數時空數據的時-空-屬特性，在多變數間時空關係的充分耦合下，發展一系列適應於地理空間大數據的時空異常探測方法，在延拓時空異常探測方法體系的同時，對時空異常探測的多領域套用奠定重要的理論方法基礎。 本項目的主要研究內容包括：（1）量化表達地理事件在城市路網約束下的空間耦合關係，提出一種基於密度的空間聚類方法實現路網空間熱點區域的自適應統計探測；（2）針對描述兩類地理事件的空間點數據，藉助層次約束TIN耦合兩者間的空間關聯關係，提出一種空間關聯異常探測方法；（3）面向時空流數據，考慮時空單元之間的動態流動關係，提出一種基於動態時空鄰域構建的異常探測方法；（4）面向異常模式的關在線上制分析，以時間序列異常為驅動，提出一種顧及時空序列空間多尺度效應的時空遙相關挖掘方法。 本項目研究成果的科學意義主要表現在：（1）聚焦時空大數據刻畫各類地理現象的特殊性，在特定條件約束下發展的時空異常探測方法提高了實際套用的科學性和可行性；（2）考慮地理空間數據中多變數間關聯關係的耦合，實現了對現有時空異常內涵的擴展，並延拓了時空異常探測方法體系；（3）深入挖掘異常模式在時空維度中的隱式關聯效應，為異常模式的合理解釋和深層探測提供科學指導。
