Road2vec:一种基于出租车轨迹数据的城市道路可视分析方法EI北大核心CSCD

发掘轨迹数据的时空连续性对分析路网结构和人类移动模式的非常重要,基于出租车GPS数据,提出一种城市道路的可视分析方法——road2vec.首先利用词嵌入技术将轨迹数据视为文本进行建模,得到道路的向量表示形式;然后计算得到道路向量在向量空间中的位置关系,并用这种位置关系来表示道路向量之间的相似性;最后根据相似性来探索道路在轨迹中的位置信息和连接关系.文中还设计了一套可视分析系统,以支持用road2vec方法探索城市道路相关信息.基于温州市出租车GPS数据的案例分析表明,该方法可以有效地反映人群在城市路网中的移动模式.     

Road2vec:一种基于出租车轨迹数据的城市道路可视分析方法

发掘轨迹数据的时空连续性对分析路网结构和人类移动模式的非常重要,基于出租车GPS数据,提出一种城市道路的可视分析方法——road2vec.首先利用词嵌入技术将轨迹数据视为文本进行建模,得到道路的向量表示形式;然后计算得到道路向量在向量空间中的位置关系,并用这种位置关系来表示道路向量之间的相似性;最后根据相似性来探索道路在轨迹中的位置信息和连接关系.文中还设计了一套可视分析系统,以支持用road2vec方法探索城市道路相关信息.基于温州市出租车GPS数据的案例分析表明,该方法可以有效地反映人群在城市路网中的移动模式.     

大规模出租车起止点数据可视分析

在现代化城市中,出租车起止点数据是一类非常有用的交通大数据,其中蕴含着丰富的时空信息.为了挖掘潜在的出租车起止点时空模式,设计了一个出租车起止点数据可视分析系统.首先利用起止点分布的全局概览图从空间上确定需要进一步挖掘的区域;然后利用系统提供的套索或者矩形选择工具选择待分析区域,由所设计的环形像素图对该区域的起止点时空模式进行可视化编码;最后通过多可视化组件协同交互,从不同维度分析出租车起止点数据的潜在时空模式.将该系统用于杭州市出租车GPS真实数据,取得了良好的效果,既有助于交通管理部门按需调配车辆,也能帮助出租车司机获得更高收益.     

基于Spark平台城市出租车乘客出行特征分析

从海量出租车GPS轨迹数据中挖掘和分析城市出租车乘客的出行特征,可以为城市交通管理者和出租车行业管理者在城市交通规划与管理、城市交通流均衡与车辆调度等方面提供决策依据.基于Spark大数据处理分析平台,选择YARN作为资源管理调度系统,采用HDFS分布式存储系统,对出租车GPS轨迹数据进行挖掘.给出了基于Spark平台的出租车乘客出行特征的挖掘方法,包括出租车乘客出行距离分布、出租车使用时间分布及出租车出行需求.实验结果表明,基于Spark平台分析方法能够快速且准确的分析出出租车乘客出行特征.     

任意形状可视对象的嵌入式编码算法研究

随着多媒体通信、Internet的发展,对任意形状纹理对象进行有效编码和表示的重要性已日益显著.如今基于形状自适应的可视纹理对象的嵌入式编解码实现,已经成为基于对象的具有可分级性的多媒体通信中的关键技术之一.为此,在研究、比较,并实现了基于小波系数零树的嵌入式编码算法以及形状自适应离散小波变换方案的基础上,综合了均衡复杂度、运算数据、PSNR性能等多方面因素,采用了一种结合SA-DWT的P-SPIHT算法的针对任意形状可视对象的嵌入式纹理编码方法.实验结果表明,该算法易于实现,并可取得与目前已有算法相当的性能.     

一种改进的MH编码算法—MHZ算法

针对MH编码算法的不足做了改进,提出了一种新的编码算法——MHZ编码算法.传统的MH编码算法只考虑了图像水平方向上像素之间的相关性,而MHZ编码算法不仅考虑了水平方向上像素之间的相关性,还考虑了垂直方向上像素之间的相关性,在进行编码时,选择垂直高度为2像素的一组数据同时进行编码,使得垂直方向上具有相关性的像素可以一次性地进行编码,从而减少图像的编码数据,进一步提高数据的压缩率.论文最后对五种常用的传真数据分别采用MHZ和MH的编码方式就压缩率进行了对比分析.实验表明MHZ编码算法的效率比传统MH编码算法提高了4％～39％.     

基于大规模GPS轨迹数据的出租车换道行为研究

出租车换道行为的统计特性对研究经济、心理等人类动力学有重要的意义.结合大数据分析技术,基于西安市出租车GPS轨迹数据对出租车司机的换道行为进行了定量研究.设计了一种基于出租车GPS轨迹数据的出租车司机换道行为识别模型,利用大数据平台对出租车司机换道次数按不同时段进行了定量统计,对出租车司机换道次数、出租车平均行驶速度和出租车司机的收入之间进行了相关性分析.分析结果表明,出租车频繁换道行为对司机收益呈现负相关影响,进一步说明出租车司机驾驶习惯和和心理对整个出租车运营有显著影响.     

民用GPS数据准无损压缩算法

为了提高民用GPS精度范围内的定位数据压缩率和压缩速度,在对霍夫曼编码和算术编码的性能进行分析比较的基础上,将预测编码与霍夫曼编码有机结合,提出了面向民用GPS精度范围的定位信息准无损压缩算法.该算法通过压缩预处理和二次量化去除冗余信息,采用预测编码提高编码效率,总压缩效率可达87%.采用MSP430单片机对该算法进行了测试,在压缩数据量为668 KB时,压缩率为87.1%, 处理时间为31.4 s,与仿真结果基本吻合.实验结果表明,该算法经过优化后对硬件要求较低,提高了压缩率和压缩速度,节约了存储资源,节省了数据传输时的通信费用.     

镇村公交下一种新型智能公交到站时间预测算法

提出了一种新型模糊隶属度算法,针对镇村公交线路进行公交到站时间预测。算法在速度集Vmin,Vmid1, Vmid2,...Vmidn-2,Vmidmax层面上对GPS公交运行数据进行分析,用模糊策略标定不同速度所属速度集,并用r解释不同速度集下公交行驶道路百分比,最终采用GPS历史数据和即时数据预测公交到站时间。结果表明,新的公交运行数据可进行算法更新以保证公交到站预测精度大于95%。     

基于Spark的出租车轨迹处理与可视化平台

大数据技术在分析与挖掘交通大数据方面扮演着越来越重要的角色.为了快速有效地对出租车的运营模式与载客策略进行分析,设计效益指数模型对出租车效益进行量化排序,以高效益出租车为研究对象,基于Spark大数据框架开发一个轨迹数据处理与可视化平台.首先,处理高效益出租车轨迹数据得到用于可视化的特征数据.而后进行可视化分析,包括：统计分析高效益出租车运营特性并实现交互式图表展示,采用蜂窝形格网与DBSCAN算法对不同时段高效益出租车载客点进行热点可视化,实现基于缓冲区的交互式轨迹查询并提取出轨迹相关因子.最后,利用成都市出租车GPS轨迹数据验证了所提平台的有效性及可靠性.     

获取外部数据源的一种实用方法

介绍了一种简单实用的利用汉字及ASCII字符的编码特征将外部电子表格导入数据库中的方法,并给出了其在PowerBuilder环境下的实现过程。该方法主要用于将文本文件、Word文档及Excel电子表格中的数据直接导入到数据库中,极大地方便了数据的处理。     

用单片机与MC145027译码器实现多路数据通信

介绍用８０３１单片机和ＭＣ１４５０２７译码器组成的一种低成本多路数据通信系统。给出了用单片机产生编码信号的实现方法及软件设计、硬件配置。     

基于粘贴DNA计算模型的数据存储技术

提出了一种新的基于粘贴DNA计算模型的数据存储技术的实现方法。该方法以重组DNA技术作为实现DNA数据存储的技术基础，以DNA计算理论研究中的粘贴模型作为信息编码工具。具体实现过程包括选择DNA载体，选择受体细胞，通过创建粘贴DNA计算模型的ASCⅡ字符编码进行信息编码，创建数据索引，最后实现数据的存储与检索。     

SOPC的多路信号同步采集编码系统

设计了一种基于SOPC(System-On-a-Programmable-Chip)的信号采集编码系统.采用AD7607模数转换器作为多通道信号采样的核心,搭建采样模块;利用FPGA设计并搭建了数据编码电路和以MicroBlaze为内核的嵌入式处理器,实现了对采样信号的快速编码,并取代了传统设计中的单片机.实验结果表明,本系统可以对8路模拟信号进行同步采样、编码及传输.相比于传统采集编码器,该系统不仅将采样通道扩充至8路,而且基于SOPC的单处理器的方法大大简化了设计结构和难度.     

分布式空间数据库的动态负载平衡算法

针对分布式应用环境下空间数据库系统的负载失衡问题,提出一种基于服务类型的负载均衡算法。该算法根据不同空间信息服务类型对系统性能指标要求的差异,采用任务和数据相结合的双重迁移机制。在进行任务分配时,根据迁移对象采用不同的分配算法,以保证任务和数据都能够相对均衡地分配到系统中的各个节点上。实验和测试表明,该算法在并发用户不断增多的情况下,有效地控制了系统的负载状况,使系统能够保持稳定的性能。     

借助游程运算实现多边形叠置分析

考虑到基于直接编码的栅格数据在计算效率和存储能力上的不足,提出一种便于代数操作的游程编码数据结构,以优化基于直接编码栅格数据的代数运算。介绍了基于该数据结构的游程"交"运算的实现方法,并在算法实现过程中完成游程属性的各种代数运算。提出使用这种游程的"交"运算完成多边形的叠置分析,其基本思路是:分别将两个图层中的多边形数据转换为游程集合,在栅格场中的任一行上使用叠加图的游程单元与底图上该行的游程集合执行"交"运算,逐行执行这种游程"交"运算得到两个图层之间多边形相交的结果游程集合,并根据"Union"、"Erase"等不同的叠置方式提取满足条件的游程单元,最后将游程矢量化为多边形数据输出。在叠置运算过程中,通过游程的"交"运算即能够实现图层间多边形的各种叠置方式,表明该运算具有很强的通用性。     

金融业务数据库的数据压缩方法

针对金融业务中实时数据库的数据存储特点,提出结构混合压缩(SMC)算法。SMC算法利用金融数据具有纯文本、数据分散和数据项内重复少的特点,以哈夫曼编码作为算法基础,根据词频将单字和词组混合,在哈夫曼树中引入数组结构,对文本数据进行压缩。测试结果表明,SMC算法的平均数据压缩率比原始哈夫曼算法提高了约13%。     

基于语义自适应编码的汉-越伪平行句对抽取方法

伪平行句对抽取是缓解汉-越低资源机器翻译中数据稀缺问题的关键任务,同时也是提升机器翻译性能的重要手段。传统的伪平行句对抽取方法都是基于语义相似性度量,但是传统基于深度学习框架的语义表征方法没有考虑不同词语语义表征的难易程度,因此导致句子语义信息不充分,提取到的句子质量不高,噪声比较大。针对此问题,该文提出了一个双向长短期记忆网络加语义自适应编码的语义表征网络框架,根据句子中单词表征难易的不确定性,引导模型使用更深层次的计算。具体思路为: 首先,对汉语和越南语句子进行编码,基于句子中单词语义表征的难易程度,自适应地进行表征,深度挖掘句子中不同单词的语义信息,实现对汉语和越南语句子的深度表征;然后,在解码端将深度表征的向量映射到统一的公共语义空间中,最大化表示句子之间的语义相似度,从而提取更高质量的汉-越伪平行句子。实验结果表明,相比于基线模型,该文提出的方法在F₁得分上提升5.09%,同时将提取到的句子对用于训练机器翻译模型,实验结果表明翻译性能的显著提升。     

一种182路传感器数据采集电路的设计

为实现工程实践中182路传感器信号的采集,设计一种基于FPGA为核心控制器,12片模拟开关并联连接及双A/D转换器布局的多通道数据采集电路;传感器输入信号经过信号调理电路后实现阻抗变换并滤除高频干扰噪声;针对不同传感器信号的采样率建立数据编帧表,采用数据编帧表建立ROM地址查找表来实现信号通道的切换及不同信号采样率的灵活控制;在A/D采样逻辑设计中采用中采用优化时序措施来减少控制器操作时的等待时间,提高工作效率,采集后的数据上传到计算机分析;大量的实验测试已验证该电路的有效性和实用性。     

Multimodal Data Encoding and Compression in Apache IoTDB

Time-series data are widely used in industrial manufacturing, meteorology, ships, electric power, vehicles, finance, and other fields, which promote the booming development of time-series database management systems. Faced with larger data scales and more diverse data modalities, efficiently storing and managing the data is very critical, and data encoding and compression are more and more important and worth studying. Existing data encoding methods and systems fail to consider the characteristics of data in different modalities thoroughly, and some methods of time-series data analysis have not been applied to the problem of data encoding. We comprehensively introduce the multimodal data encoding methods and their system implementation in the Apache IoTDB time-series database system, especially for the Internet of Things application scenarios. Our encoding method comprehensively considers data in multiple models including timestamp data, numerical data, Boolean data, frequency domain data, and text data, and fully explores and utilizes the characteristics of the corresponding modal of data, especially the characteristics of timestamp intervals approximation in timestamp modality, to carry out targeted data encoding design. At the same time, the data quality issue that may occur in practical applications has been taken into consideration in the encoding algorithm. Experimental evaluation and analysis at the encoding algorithm level and the system level over multiple datasets validate the effectiveness of our encoding method and its system implementation.