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基于桑基图的时间序列文本可视化方法 被引量：41
1
作者 姜婷婷 肖卫东 +1 位作者 张翀 葛斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2683-2687,2692,共6页
针对新的可视化方法以及成熟的技术在不同类型数据方面的应用需要不断提出和创新的问题,提出了一种用桑基图来展现时间序列文本数据的可视化方法,并设计了相关的可视化算法。使用金融文本数据集对提出方法进行了验证,证明了方法的有效... 针对新的可视化方法以及成熟的技术在不同类型数据方面的应用需要不断提出和创新的问题,提出了一种用桑基图来展现时间序列文本数据的可视化方法,并设计了相关的可视化算法。使用金融文本数据集对提出方法进行了验证,证明了方法的有效性。这种可视化方法能够对时间序列文本数据形象展现,对隐含的知识能够有效挖掘,具有很好的实用性。 展开更多
关键词 桑基图 时序数据 可视化 文本
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序列数据关联维的计算及意义 被引量：6
2
作者 施泽进 李忠权 应丹琳 《成都理工学院学报》 CSCD 1996年第2期88-92,共5页
用混沌动力学研究所提出的方法，可以从观测数据重建系统的演变规则。该文采用时序数据重建复杂系统动力学特征的方法，运用关联维的概念，求取了位移时序资料的分维，对关联维的意义进行了探讨，定量揭示了盆地演化过程中表现出的混沌... 用混沌动力学研究所提出的方法，可以从观测数据重建系统的演变规则。该文采用时序数据重建复杂系统动力学特征的方法，运用关联维的概念，求取了位移时序资料的分维，对关联维的意义进行了探讨，定量揭示了盆地演化过程中表现出的混沌动力学特征。通过对等距离序列数据关联维的分析，表明非线性动力学方法可以广泛应用于地质问题的研究之中。 展开更多
关键词 关联维 序列数据 混沌 吸引子 盆地演化
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稠油开采注汽锅炉在线综合预警关键技术
3
作者 王军茹 吴昊洋 +1 位作者 王军平 易军凯 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2218-2225,共8页
为了对工作在高温高压下注汽锅炉的各项运行参数进行在线准确监测和异常预警,本文在对稠油开采注汽锅炉工况参数进行采集、处理、分析的基础上,提出对注汽锅炉显性故障和隐性故障进行检测的方案。采用长期短期记忆神经网络,利用锅炉的... 为了对工作在高温高压下注汽锅炉的各项运行参数进行在线准确监测和异常预警,本文在对稠油开采注汽锅炉工况参数进行采集、处理、分析的基础上,提出对注汽锅炉显性故障和隐性故障进行检测的方案。采用长期短期记忆神经网络,利用锅炉的时序数据对系统进行分析和建模,完成锅炉显性故障检测和预警,并通过预测数据的方式缓解锅炉大时滞的特性;利用深度异常检测技术,将无故障判别标准的数据进行隐性故障分析和预警。本文提出的综合预警方案对克拉玛依油田注汽锅炉进行了实验验证,预测误差仅有0.08%,同时异常检测范围也在设定值范围内。 展开更多
关键词 稠油开采 注汽锅炉 大时滞 神经网络 时序数据 显性故障 隐性故障 在线监测 异常预警
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一种面向时序数据的交互式可视化系统 被引量：4
4
作者 王程程 朱立谷 张迪 《中国传媒大学学报（自然科学版）》 2017年第1期64-70,60,共8页
在科学、经济、工程、工程等各领域,每时每刻都产生大量时序数据。挖掘多维时序数据中蕴含的相关性特征和周期性规律,是可视分析领域研究的重点。本文在总结了过往案例和可视化方法的基础上,提出了一种称为时序螺旋的可视化交互系统。... 在科学、经济、工程、工程等各领域,每时每刻都产生大量时序数据。挖掘多维时序数据中蕴含的相关性特征和周期性规律,是可视分析领域研究的重点。本文在总结了过往案例和可视化方法的基础上,提出了一种称为时序螺旋的可视化交互系统。该系统基于时间粒度和时间原语的概念进行设计,旨在通过可视分析的方法,挖掘数据维度之间的相关性关系和周期性规律。时序螺旋综合了年轮图、族线等多种周期性数据可视化布局方法,并辅以多种交互模型互为补充。最后以实际数据集的分析案例展示了我们的方法在探索和理解多维时序数据的有效性。 展开更多
关键词 时序数据 可视分析 人机交互 用户界面 周期性规律
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数据融合在煤矿监测时序数据处理中的应用 被引量：1
5
作者 杨守国 李树刚 李正禄 《煤矿现代化》 2015年第6期67-69,共3页
当前我国煤矿都安设了安全监控系统,但总体数据质量较差,产生的大量时序数据缺乏深入挖掘,满足不了煤矿安全生产的需要。本文利用数据融合方法,从数据级、特征级和决策级等三个层级对安全监测时序数据进行了分析处理,给出了相应的数据... 当前我国煤矿都安设了安全监控系统,但总体数据质量较差,产生的大量时序数据缺乏深入挖掘,满足不了煤矿安全生产的需要。本文利用数据融合方法,从数据级、特征级和决策级等三个层级对安全监测时序数据进行了分析处理,给出了相应的数据融合模型,提高了数据准确度,得到了更多的有效信息,为煤矿安全生产管理及决策提供了支持。本文给出的各层级数据融合方法也是数字化矿山、智能矿山建设的有益参考。 展开更多
关键词 信息融合 时序数据 预警 监控系统
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基于自监督学习的动力设备异常检测方法
6
作者 乔怡群 王田 +3 位作者 刘克新 王丽 吕坤 郭云翔 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期86-93,共8页
高效且准确的对动力设备进行异常检测对于航空航天安全至关重要,科学的检测和维护可以及时发现潜在故障,保障系统的安全性与可靠性.传感器采集到的动力设备数据蕴含着关键价值信息,处理这些数据时通常先要进行特征提取.虽然深度学习方... 高效且准确的对动力设备进行异常检测对于航空航天安全至关重要,科学的检测和维护可以及时发现潜在故障,保障系统的安全性与可靠性.传感器采集到的动力设备数据蕴含着关键价值信息,处理这些数据时通常先要进行特征提取.虽然深度学习方法由于大量的数据学习而获得了很好的结果,但对于传感器的数据处理却陷入了微调现有网络或从头设计模型的两难境地.提出基于自监督学习的时序数据时空特征提取网络.引入了自监督学习的方法来预训练网络.提出一种新的网络模型结构,该结构可以有效提取时序数据的时空表征.最后在相关数据集上对所提出的方法进行验证,实验结果证明所提方法的有效性. 展开更多
关键词 动力设备 时序数据 自监督学习 异常检测
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基于序列数据稳定的黑盒局部解释性方法研究
7
作者 邱玫媚 刘冬梅 《计算机与数字工程》 2022年第11期2509-2514,2520,共7页
机器学习在实际应用场景中取得了巨大成功,但无法给出决策的明确解释限制了它在一些领域的应用。为改善其计算结果的不可理解性,一些学者对机器学习的可解释性进行研究,已有针对图像的解释性方法很难对具有时序相关性的文本数据做出正... 机器学习在实际应用场景中取得了巨大成功,但无法给出决策的明确解释限制了它在一些领域的应用。为改善其计算结果的不可理解性,一些学者对机器学习的可解释性进行研究,已有针对图像的解释性方法很难对具有时序相关性的文本数据做出正确的解释。针对这一问题,论文提出一种面向时序数据的稳定黑盒局部解释性方法DLEMNA。利用聚类算法解决随机扰动解释造成的不稳定性,引入Fused Lasso约束考量特征之间的时序相关性,通过构建线性模型计算影响决策的重要特征。论文以20newsgroups数据集为实验对象,实验结果表明论文提出的DLEMNA方法在保真性和稳定性两方面优于LIME方法。 展开更多
关键词 序列数据 可解释性 聚类 Fused Lasso 线性模型
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NDVI时间序列数据集重建方法述评 被引量：87
8
作者 顾娟 李新 黄春林 《遥感技术与应用》 CSCD 2006年第4期391-395,共5页
基于NOAA/AVHRR、SPOT/VEGETAT ION以及MOD IS等卫星影像得到的归一化植被指数(NDV I,N orm alized D ifference V egetation Index)时序资料已经在植被动态变化监测、宏观植被覆盖分类和植物生物物理参数反演方面得到了广泛的应用,但... 基于NOAA/AVHRR、SPOT/VEGETAT ION以及MOD IS等卫星影像得到的归一化植被指数(NDV I,N orm alized D ifference V egetation Index)时序资料已经在植被动态变化监测、宏观植被覆盖分类和植物生物物理参数反演方面得到了广泛的应用,但由于受云层、天气等因素的影响,NDV I数据集存在大量的噪声,因此对NDV I时间序列数据集进行重建,提高NDV I数据集质量的研究逐步受到关注。对近年来普遍使用的几种NDV I时间序列数据集重建方法(最大值合成、最佳指数斜率提取、中值迭代滤波、时间窗内的线性内插、傅里叶变换、S-G滤波)进行了详细介绍并评述了这些方法的优缺点。 展开更多
关键词 NDVI 时间序列 重建
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时间序列数据挖掘的相似性度量综述 被引量：78
9
作者 陈海燕 刘晨晖 孙博 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期1-11,共11页
在时间序列数据挖掘中,时间序列相似性是一个重要的概念.对于诸多算法而言,能否与一种合适的相似性度量方法结合应用,对其挖掘性能有着关键影响.然而,至今仍没有统一的度量相似性的方法.对此,首先综述了常用的相似性度量方法,分析了各... 在时间序列数据挖掘中,时间序列相似性是一个重要的概念.对于诸多算法而言,能否与一种合适的相似性度量方法结合应用,对其挖掘性能有着关键影响.然而,至今仍没有统一的度量相似性的方法.对此,首先综述了常用的相似性度量方法,分析了各自的优点与不足;其次,讨论了近年来出现的时序相似性的新解释及其度量方法;再次,探讨了相似性度量在时序挖掘任务中的应用以及与挖掘精度的关系;最后给出了关于时序相似性度量进一步的研究方向. 展开更多
关键词 时间序列数据挖掘 时间序列相似性 相似性度量 挖掘精度
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基于TIMESAT的3种时序NDVI拟合方法比较研究——以藏北草地为例 被引量：69
10
作者 宋春桥 柯灵红 +2 位作者 游松财 刘高焕 钟新科 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期147-155,共9页
以藏北地区2007-2009年MODIS 16 d合成的NDVI时间序列为例,介绍了基于TI MESAT2.3软件的3种主要拟合算法——非对称高斯函数（AG）拟合、双Logistic曲线（D-L）拟合和Savitzky-Golay（S-G）滤波法的基本原理和实现流程;重点从拟合重建N... 以藏北地区2007-2009年MODIS 16 d合成的NDVI时间序列为例,介绍了基于TI MESAT2.3软件的3种主要拟合算法——非对称高斯函数（AG）拟合、双Logistic曲线（D-L）拟合和Savitzky-Golay（S-G）滤波法的基本原理和实现流程;重点从拟合重建NDVI时间序列对原始ND-VI值上包络线的拟合效果及保持原始高质量NDVI点值真实值的程度两个方面,分析比较3种算法的特点。结果表明：①3种拟合算法均能不同程度提高整个区域的NDVI平均值,AG与D-L拟合法处理后的NDVI时间序列与原始NDVI曲线的整体特征较S-G滤波方法更加吻合;②AG与D-L拟合重建的NDVI时间曲线在生长季峰期高于上包络线,S-G滤波法处理结果低于上包络线,3种方法中AG拟合结果与上包络线最为接近;③在保持原始高质量NDVI值真实性方面,AG与D-L拟合法处理结果相似,除生长季曲线的峰期外,均优于Savitzky-Golay滤波法。该研究结论为基于NDVI时间序列进行陆地系统生态环境各方面研究中数据去噪预处理的方法选择提供参考。 展开更多
关键词 MODIS NDVI TIMESAT 拟合 噪声去除 时间序列数据 藏北
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应用Sentinel-2A NDVI时间序列和面向对象决策树方法的农作物分类 被引量：55
11
作者 杜保佳 张晶 +3 位作者 王宗明 毛德华 张淼 吴炳方 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期740-751,共12页
农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影... 农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用Savitzky Golay (S-G)滤波器对Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明:①典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;②通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7%和0.055;③基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。 展开更多
关键词 Sentinel-2A 时序数据 NDVI 面向对象 决策树 农作物 种植结构 北安市
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基于多时间尺度RNN的时序数据预测 被引量：51
12
作者 李洁 林永峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第7期33-37,62,共6页
时间序列数据的预测是很多领域研究的热点问题,但大多数模型都是在单一的时间尺度上进行研究。针对这一问题,基于真实的民航旅客历史出行记录,通过对数据统计处理,对旅客的出行特点以及行为规律进行了深入分析。根据其时序数据的特征建... 时间序列数据的预测是很多领域研究的热点问题,但大多数模型都是在单一的时间尺度上进行研究。针对这一问题,基于真实的民航旅客历史出行记录,通过对数据统计处理,对旅客的出行特点以及行为规律进行了深入分析。根据其时序数据的特征建立基于后向传播算法的循环神经网络(RNN)预测模型,对未来时段的日客流量进行预测。在此基础上考虑到时序数据在不同时间尺度呈现不同的变化规律,建立多时间尺度的预测模型对旅客出行的周期性和趋势性进行建模,提升预测精度。 展开更多
关键词 时间序列数据 预测模型 后向传播算法 循环神经网络 多时间尺度
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基于SPOT-VGT NDVI时间序列的农牧交错带植被物候监测 被引量：51
13
作者 侯学会 牛铮 +1 位作者 高帅 黄妮 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期142-150,I0003,共10页
为了分析中国农牧交错带植被典型物候期(生长开始日期,生长结束日期和生长季长度)的变化趋势,利用2001-2010年SPOT-VGT NDVI(SPOT-VEGETATION normalized differential vegetation index)数据,基于Savitzky—Golay滤波和动态阈值法,提... 为了分析中国农牧交错带植被典型物候期(生长开始日期,生长结束日期和生长季长度)的变化趋势,利用2001-2010年SPOT-VGT NDVI(SPOT-VEGETATION normalized differential vegetation index)数据,基于Savitzky—Golay滤波和动态阈值法,提取了中国北方农牧交错带植被物候期,探讨研究区植被物候期的空间差异和时间变化。研究表明,农牧交错带植被的生长季一般从4月中旬到5月下旬开始,9月下旬至10月下旬结束;从西南部到东北部,植被物候表现出明显的空间差异;农田植被物候期与自然植被略有不同;对研究区10a物候期线性拟合,得出研究区大部分植被覆盖区域生长季开始日期呈现提前趋势,提前日期大约为1～10d左右;除部分地区外,2001-2010年农牧交错带植被生长季结束日期没有明显变化趋势;10a间研究区大部分草地生长季延长,也有一部分地区的生长季出现缩短趋势。研究提取结果与已有的相关研究结果较为一致,可为农牧交错带生态环境评价和保护提供一定的参考。 展开更多
关键词 遥感 物候 监测 SPOT-VEGETATION NDVI时间序列 农牧交错带
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面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例 被引量：46
14
作者 张猛 曾永年 朱永森 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期479-492,共14页
以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割... 以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。 展开更多
关键词 时间序列 MODIS 面向对象分类 Random TREE 湿地 洞庭湖流域
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基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树方法的植被识别 被引量：43
15
作者 毕恺艺 牛铮 +2 位作者 黄妮 康峻 裴杰 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期16-20,27,128,共7页
Sentinel-2A数据具有较高的空间分辨率和时间分辨率,克服了以往时序数据难以获取或空间分辨率低的问题。该文以山西省吕梁市陈家湾流域为研究区,基于Sentinel-2A时序数据,根据归一化植被指数(NDVI)时序曲线特征和光谱特征,构建基于面向... Sentinel-2A数据具有较高的空间分辨率和时间分辨率,克服了以往时序数据难以获取或空间分辨率低的问题。该文以山西省吕梁市陈家湾流域为研究区,基于Sentinel-2A时序数据,根据归一化植被指数(NDVI)时序曲线特征和光谱特征,构建基于面向对象决策树方法的分层分类模型,成功提取了陈家湾流域的植被信息,分类总体精度达到89.7%,Kappa系数为0.87。基于面向对象决策树方法的多时相分类结果与单时相分类结果相比,可以有效改善波谱特征相近和受地形影响较大地物的区分,减少混分现象;基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树分类方法能够有效提高植被分类的精度。 展开更多
关键词 Sentine-2A 时序数据 面向对象 归一化植被指数 决策树
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时序模式发现算法研究 被引量：15
16
作者 蔡智 岳丽华 王熙法 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第9期1107-1113,共7页
针对时序数据 ,提出一种新的时序模式的逻辑表示法 ,通过分段线性表示法 ,将时序曲线拟合为线段序列 ,从而以相对应的线段的斜率反正切值序列作为模式的逻辑表示 .在此基础上 ,设计出时序模式发现算法 ,此算法能够自动地发现所有 (子 )... 针对时序数据 ,提出一种新的时序模式的逻辑表示法 ,通过分段线性表示法 ,将时序曲线拟合为线段序列 ,从而以相对应的线段的斜率反正切值序列作为模式的逻辑表示 .在此基础上 ,设计出时序模式发现算法 ,此算法能够自动地发现所有 (子 )模式 .有关实验结果证明算法是行之有效的 . 展开更多
关键词 知识发现 时序数据 时序模式发现算法 数据库
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基于随机森林的长短期记忆网络气温预测 被引量：37
17
作者 陶晔 杜景林 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期737-743,共7页
针对气象数据多为时间序列,而传统预测方法没有将时间相关性考虑在内,导致预测准确率低的问题,提出一种基于随机森林的长短期记忆网络气温预测模型。利用随机森林选择出与气温高度相关的气象要素作为输入变量,消除原始气象数据中的噪音... 针对气象数据多为时间序列,而传统预测方法没有将时间相关性考虑在内,导致预测准确率低的问题,提出一种基于随机森林的长短期记忆网络气温预测模型。利用随机森林选择出与气温高度相关的气象要素作为输入变量,消除原始气象数据中的噪音、降低网络的复杂度,在此基础上利用长短期记忆网络建立总体预测模型,在采集的多要素气象数据上进行实验。实验结果表明,该模型在处理大规模多变量的时间序列数据时具有较高的预测精度和较强的泛化能力。 展开更多
关键词 循环神经网络 长短期记忆网络 随机森林 时间序列 气温预测 气象要素
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基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法 被引量：35
18
作者 魏大千 王波 +3 位作者 刘涤尘 陈得治 唐飞 郭珂 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期315-320,共6页
在电力系统多运行方式的背景下,研究WAMS/SCADA等量测数据融合是解决大电网在线稳定分析的关键点之一。为此,基于理论分析,从2者数据相关性角度研究了WAMS/SCADA相关性系数,提出了基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法。通... 在电力系统多运行方式的背景下,研究WAMS/SCADA等量测数据融合是解决大电网在线稳定分析的关键点之一。为此,基于理论分析,从2者数据相关性角度研究了WAMS/SCADA相关性系数,提出了基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法。通过构建Pearson相关性系数,对WAMS/SCADA的相关性进行评估;运用广义EM算法对量测数据曲线时差问题进行函数模型求解;在考虑量测权值的情况下对量测有效性进行分析。结果表明:对3种不同数据进行状态估计后,经过数据融合后的曲线结果在系统稳定时段与出现扰动时段均保持平稳;基于时序数据相关性融合法所得到的状态估计曲线变化趋势与其他算法相同,混合量测状态估计结果误差<5%。IEEE 118节点母线系统算例的仿真结果验证了上述方法的有效性与稳定性。 展开更多
关键词 时序数据 相关性挖掘 曲线排齐 WAMS/SCADA系统 数据融合 Pearson相关系数
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数据可视化研究综述 被引量：31
19
作者 刘滨 刘增杰 +8 位作者 刘宇 李子文 陈莉 孙中贤 王莹 张一辉 赵佳盛 张红斌 刘青 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2021年第6期643-654,共12页
数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现、提升交互效率具有重要作用。目前,数据可视化的概念及相关研究领域不断扩展,就数据类型而言,可视化研究逐渐聚焦于多维数据、时序数据、网络数据和层次化数据等领域。通过对中国知网... 数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现、提升交互效率具有重要作用。目前,数据可视化的概念及相关研究领域不断扩展,就数据类型而言,可视化研究逐渐聚焦于多维数据、时序数据、网络数据和层次化数据等领域。通过对中国知网(CNKI)中外文文献进行分析可知:2014年、2015年是数据可视化领域研究热度升级、理论成果大量产出的"里程碑"式年份;中国大数据领域研究热潮形成后,数据可视化是迅速发展的一个重要支撑领域;国内外数据可视化领域的研究,在时间上基本同步,而武汉大学、浙江大学、北京邮电大学、国防科技大学、电子科技大学等都是在该领域研究活跃度较高的国内高校。要获得良好的视觉效果,帮助用户降低理解难度,高效分析数据和洞悉价值,通常还需要注意色彩与语义、突出核心数据、防止数据过载、防止思维过度发散等技术要点。现有的数据可视化技术主要分为基于几何技术、基于图标技术、基于降维技术、面向像素技术、基于时间序列技术、基于网络数据技术的数据可视化方法,以及层次可视化技术和分布技术等。基于几何技术的可视化方法,包括平行坐标、散点图矩阵、Andrews曲线等。基于坐标的可视化方法,可以清晰展示变量间的关系,但受限于屏幕尺寸,当数据维度超过3个时,难以直观显示全部维度,需要结合人机交互技术进行展示,适用于表达不同维度之间的相关关系,比如学生学习行为之间的关联关系等。基于图标的可视化方法,主要包括星绘法和Chernoff面法,以几何图形作为图标刻画多维数据,直观反映出图标各个维度所表示的意义,适用于工作完成情况、激励工作进度概览等。基于降维技术的可视化方法,根据维度属性确定点的坐标,在保持数据关系不变的前提下映射到低维可视空间中,主要涉及主成分� 展开更多
关键词 计算机图形学 数据可视化 多维数据 时序数据 网络数据 层次化数据
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基于LSTM的城市公交车站短时客流量预测研究 被引量：33
20
作者 李高盛 彭玲 +1 位作者 李祥 吴同 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期128-135,共8页
智慧交通是智慧城市的重要组成部分,公共汽车(以下简称公交车)作为城市公共交通工具中最重要出行方式之一,不但方便了城市居民的工作和生活,而且为城市节能和环境保护提供了有效的解决方案。提高公交车站点客流量预测的准确度是智慧公... 智慧交通是智慧城市的重要组成部分,公共汽车(以下简称公交车)作为城市公共交通工具中最重要出行方式之一,不但方便了城市居民的工作和生活,而且为城市节能和环境保护提供了有效的解决方案。提高公交车站点客流量预测的准确度是智慧公交的研究内容之一。为了弥补传统时间序列模型(如ARMA和SVR)所具有的仅限单站点预测、短时间记忆等局限性,提高城市公交车站点客流量的短时预测精度,文中提出采用基于LSTM的神经网络模型对多个站点上下车客流量的长时间序列数据进行学习,从而对同一时段多个站点的客流量进行预测。试验结果表明,同时进行多站点客流量的学习能够提高预测结果的准确度,并且对抑制MSE和MAE有较好的表现,其中测试集MSE和MAE分别为3. 18人和1. 43人。基于LSTM的神经网络模型不仅能够很好发挥模型固有的长期记忆的能力,并且可以学习站点之间的潜在相关性,不仅对短时客流量预测具有明显的优势,而且拥有一定的泛化能力。使用LSTM进行多站点的公交车站客流量预测是可行的,并且较单一站点的客流量预测效果有明显提高;从客流量监测数据方面分析得出,多个公交车站点的客流量数据间存在相关性。论文成果对城市公交运营部门的快速决策和综合管理提供及时准确的数据参考具有现实意义。 展开更多
关键词 交通工程 客流量预测 LSTM 神经网络 长时间序列数据 相关性
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