EOF(经验正交函数）用于降水、气温、干旱变化等的时空分析

近年来，自动分析来自视频的交互已经引起了广泛的关注。 在这里，已经提出了一种基于轨迹分析两个代理之间相互作用的新颖方法。 与该主题相关的先前作品是基于特征的方法，因为它们仅从对象中提取特征。 与该主题相关的先前作品是基于特征的方法，因为它们仅从对象中提取特征。 采用基于定性时空关系的方法，该方法利用了基于定性时空关系的方法的知识，该方法利用模型的知识（定性时空关系计算）代替原始轨迹信息。 基于先前的定性时空关系工作，例如定性轨迹演算（QTC），现在提出了一些用于长期和复杂相互作用的新计算。 通过实验，结果表明我们提出的计算公式对于表示交互作用非常有用，并且可以更有效地改善交互作用学习。

超清PDF版的智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲；

时空轨迹数据是带有时间和空间信息的序列数据，数据获取成本低，覆盖范围广，且拥有时态特性，既可以进行微观个体活动模式的研究，也可以进行宏观活动系统的城市空间结构的研究。今天将分享一套出租车轨迹数据，该数据包含北京市2008年一周内10000+辆出租车、10分钟采样频率、1千万条以上的轨迹。

通过建立城镇土地集约利用度评价指标体系，运用改进的熵值法，对重庆市1997-2005年各城镇土地集约利用程度进行评价。根据评价结果，对重庆市土地集约利用程度进行区域性的时空变异分析，总结出全市各区域土地集约度时空变异规律及其形成原因，提出未来提高城镇土地集约利用度的政策建议。

slepian_delta GRACE任务使用Slepian函数对数据进行时空光谱定位，该方法由以下人员开发： 程序。 Natl。 学院Sc。，109（49），19934-19937，2012， 如果您发现这些例程中的任何一个有用，您可能会引用它！ 最新发布的

放在数据库执行 使用方法 select dbo.jm_kl(kl),* from zhiydoc

CCERP/KSOA/CDM时空软件数据库zhiydoc KL字段密文解析工具

随着数据采集技术的进步,带有地理位置信息的时空数据迅速增长,迫切需要探索有效的时空数据建模方法。时空序列预测是时空数据建模的基础方法之一,它广泛应用于很多领域。

电动汽车充电负荷具有时间和空间不确定性、随机性，提出一种融合路网、交通、电网、天气、车辆、充电设施等多源信息的考虑用户出行行为和充电需求的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。由图论方法构建城市路网和电网信息模型及两者的耦合关系；引入出行链，以概率函数拟合车辆首次出行时间和行程目的地的驻留时间，采用Dijkstra算法规划车辆的出行路径以获得各段行程距离，由道路等级和各时段交通信息获得车辆的行驶速度，以计算行程行驶时间和荷电状态，再根据各行程目的地的充电需求判断条件，计算充电时长和充电负荷；采用蒙特卡洛方法对各功能区电动汽车出行的时间和空间充电负荷分布进行整体仿真；并根据耦合关系将充电负荷归算至对应电网节点，再通过时间序列潮流计算评估电动汽车接入电网后无序充电对电网负荷、电压和网损的影响。算例通过设置不同的场景预测了不同功能区和电网节点的充电负荷曲线，分析了不同因素对充电负荷分布及电网的影响，验证了所提模型的有效性。