时空数据挖掘(时空数据挖掘内容)

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图神经网络应用变体(时空数据挖掘二)

Spectral Temporal Graph Neural Network for Multivariate Time-series Forecasting(NIPS2020)

背景:希望结合GFT和DFT的优点,完全在光谱领域对多元时间序列数据进行建模。首先应用GFT将结构多变量输入转换为光谱时间序列表示,而不同的趋势可以分解为正交的时间序列。利用DFT将圆升每个单变量时间序列转移到频域。 经过GFT和DFT之后,光谱表示变得更容易被卷积和序伍腔举列建模层识别。此外,在端到端框架中加入了一个潜在相关层来自动学习序列间的相关性,因此它不需要多元腔碧相关性作为先验

5 Experiments

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时空数据挖掘方法在在以下哪些方面可进行进一步研究

随着时空信息数据的大规大并首模增长,数据挖掘理论的不断发展,时空数据挖掘已经成为计算机界及地理信息系统专家学者研究的热点。时空数据模型是时空数据挖掘的蔽丛核心和基础滚数,因此时空数据模型的研究具有重要的意义

时空数据挖掘

        数据挖掘已经成为当代旅昌显学,只要是个公司可能都需要数据挖掘,由此也衍生除了金融数据挖掘、生物数据挖掘、时空数据挖掘、XX数据挖掘。

        那到底什么是数据挖掘呢?从数据中提取知识的过程就悉山叫数据挖掘,挖掘的目标是“知识”。比如说从头条信息流的日志中挖掘出某个用户兴睁镇中趣,就可以称为“知识”。

        时空数据挖掘,顾名思义就是在时间和空间中提取出知识。我们就生活在时空世界中,从现实世界中提取知识,从广义上看,都可以称为时空数据挖掘。

其他系统数据怎么清理

找到手机设置然后点击进去,接着点击其它设置,点击存储空间,接着点击其他,然后点击编辑,最后将那些要删掉打勾,然后点击删除即可。

数据系统由数据获取、数据存和亩拆储、数据更新、数据流通和数据挖掘5部分组成的按照不同的层次分布式存储而成的系统。这样就可以快速地、完整地、形象地、变尺度地了解各种宏观和微观的情况,并充分发挥这些数据的作用。

数字地球的数据具有无边无缝的分布式数据层结构,包括多源,多比例尺,多分辨率的、历史和现实的、矢量和栅格格式的数据。这些数据通过图像、图形、图表、文本报表等形式分别提供全球或区域范围的数据、信息、知识方面的服务。

相关信息

数字地球的信息获取需要空间分辨率高达1米的对地观测数据,这是数字地球的最重要的关键技术之一。这些数据通过高速宽带网络实现信息的流通与共享,并且通过提炼、优选和深加工,为各种分析应用提供有效信息。这也就是数据挖掘,它是数字地球的至关重要的终端环节。

数据唤枣挖掘本身是一项非常复杂的高新技术和系统工程,需要有体现科学规律的概念模型设计,便于运用的电脑软件系统,能够实现时空多维显示的技术,耐悔具备虚拟环境的功能。通过数据挖掘,我们将能够更好地认识和分析所观测到的海量数据,从中找出规律和知识。

3s技术是什么?

GIS:

地理信息系统,有时又称为“地学信息系统”或“资源与环境信息系统”。它是一种粗辩旅特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下,对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

GPS:

GPS是英文Global Positioning System(全球定位系统)的简称岩凳。GPS起始于1958年美国军方的一个项目,1964年投入使用。20世纪70年代,美国陆海空三军联合研制了新一代卫星定位系统GPS 。

RS:

遥感是指非接触的,远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测,并根据其特性对物体的性质、特征和状态进行分析的理论、方法和应用的科学技术。

它们在3S体系中各自充当着不同的角色,遥感技术是信息采集(提取)的主力;全球定位系统是对遥感图像(像片)及从中提取的信息进行定灶码位,赋予坐标,使其能和"电子地图"进行套合;地理信息系统是信息的"大管家"。

拓展资料:

3S技术集成:

RS、GPS和GIS在空间信息采集、动态分析与管理等方面各具特色,且具有较强的互补性。这一特点使得3S技术在应用中紧密结合,并逐步朝着一体化集成的方向发展。

3s技术及其集成应用已经成为空间信息技术和环境科学的一个重要发展方向。

其中,GPS主要用于目标物的空间实时定位和不同地表覆盖边界的确定;

RS主要用于快速获取目标及其环境的信息,发现地表的各种变化,及时对GIS进行数据更新;

GIS是3S技术的核心部分,通过空间信息平台,对RS和GPS及其他来源的时空数据进行综合处理、集成管理及动态存取等操作,并借助数据挖掘技术和空间分析功能提取有用信息,使之成为决策的科学依据。

3S技术 百度百科

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