時空數(shù)據(jù)挖掘及其在鐵路客流預測中的應用研究.pdf

1、目前時空信息系統(tǒng)及時空數(shù)據(jù)挖掘理論越來越引起專家和學者的關注。這是因為隨著信息技術的發(fā)展，人們已經(jīng)不滿足于單純的空間數(shù)據(jù)的存儲和展現(xiàn)，而是需要更先進的手段幫助理解空間數(shù)據(jù)的變化，發(fā)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)之間的動態(tài)關系。實際上，很多空間現(xiàn)象是隨時間動態(tài)變化的，很多應用領域，例如交通管理、環(huán)境監(jiān)測、地震救援等，在問題求解過程中需要同時考慮時間和空間兩方面因素。因此時空數(shù)據(jù)挖掘是一項很有意義的研究，具有非常廣泛的應用前景，不過這方面的研究還不是很多?？土?/p>

2、預測一直是交通運輸行業(yè)的重要的信息需求之一，由于鐵路交通信息系統(tǒng)是典型的具有時空特征的混雜系統(tǒng)，因此適合鐵路運輸特點的時空預測技術能為客流預測提供更好的解決方案。 本文對時空數(shù)據(jù)挖掘理論及應用進行了研究。主要包括：構建了時空數(shù)據(jù)挖掘的體系結構；研究了時空本體及基于時空本體的時空數(shù)據(jù)挖掘方法；擴展了空間自回歸預測算法，提出了用時空鄰接矩陣和時空鄰近度表達模型中的時空關系的方法；并針對鐵路客流預測問題提出了基于數(shù)據(jù)融合和方法融合的時

3、空綜合預測算法。主要的研究內容有： 1.提出了基于細胞自動機理論的時空本體及其語義粒度方法。論文詳細分析了時間、空間和時空關系，從本體論角度，研究了時間和空間一體化表示和處理的方法，提出了基于細胞自動機理論的時空本體及其語義粒度方法，以及基于時空本體和語義粒度的GIS綜合方法，并在鐵路客運地理信息系統(tǒng)(GIS)中給以運用。 2.提出了時空數(shù)據(jù)挖掘體系架構和通用時空數(shù)據(jù)挖掘方法?？偨Y了時空數(shù)據(jù)挖掘相關的理論、方法和技術，針

4、對目前時空數(shù)據(jù)挖掘研究中存在的單純解決具體問題的應用研究較多而基礎理論研究薄弱的狀況，提出時空數(shù)據(jù)挖掘體系結構和通用時空數(shù)據(jù)挖掘方法。論文還研究了基于本體的時空數(shù)據(jù)挖掘與面向領域應用的時空數(shù)據(jù)挖掘，并對時空數(shù)據(jù)挖掘在鐵路領域的應用進行了分析。 3.提出了通用時空預測模型和基于本體的時空預測模型，對幾種空間自回歸方法進行了時間擴展，提出了通用時空回歸模型的形式化表達，并分析了幾種時空模型之間的關系。論文還研究了基于本體的時空預測模

5、型，提出了兩種表示時空自相關的度量方法：時空鄰接矩陣和時空鄰近度。針對鐵路客流中、長期粗粒度預測對每種時空預測方法給出了詳細的實驗結果和分析。 4.提出了基于數(shù)據(jù)融合和方法融合的鐵路客流時空綜合預測方法，分析了當前鐵路客流預測方法的特點和不足，針對細粒度短時客流預測，提出了基于數(shù)據(jù)融合和方法融合的時空綜合預測方法。在為鐵道部運輸局假日辦公室開發(fā)的鐵路假日客運地理信息系統(tǒng)中用該方法對春運期間直通區(qū)段的旅客發(fā)送量進行預測，實驗結果表