面向時(shí)空數(shù)據(jù)的深度模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間：2021-07-31 12:55
近年來,隨著時(shí)空數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,各種面向時(shí)空數(shù)據(jù)的分析也相繼而出,并逐漸成為具有理論與應(yīng)用價(jià)值的研究熱點(diǎn)。時(shí)空數(shù)據(jù)的類型多種多樣,其中包括位置軌跡數(shù)據(jù)（包括交通軌跡數(shù)據(jù),物流軌跡數(shù)據(jù),GPS數(shù)據(jù)等等）,遙感大數(shù)據(jù)（包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),工業(yè)控制系統(tǒng)傳感器數(shù)據(jù)等等）,以及與空間位置相關(guān)聯(lián)的媒體數(shù)據(jù)（指具有空間位置特征并且隨時(shí)間變化的數(shù)字化文本、圖像、聲音、視頻等媒體數(shù)據(jù),比如通信數(shù)據(jù)、城市監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等等）。時(shí)空數(shù)據(jù)一般由多個(gè)時(shí)間序列組成,每個(gè)時(shí)間序列本身具有時(shí)間上的依賴關(guān)系,而這些序列之間又具有空間上的一定關(guān)聯(lián)。時(shí)空數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)就是通過整合已知的多種數(shù)據(jù)信息來預(yù)測(cè)該時(shí)空數(shù)據(jù)未來的變化,其已經(jīng)逐漸成為時(shí)空數(shù)據(jù)分析中的重要研究方向。在時(shí)空數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)任務(wù)中,如何有效學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的時(shí)空關(guān)聯(lián)性是一個(gè)重要挑戰(zhàn),但是大多數(shù)方法重點(diǎn)關(guān)注時(shí)空數(shù)據(jù)的時(shí)間特征或空間特征,如何分析時(shí)空特征的關(guān)聯(lián)并實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)仍存在困難,因此本文利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN來有效的處理不規(guī)則的空間結(jié)構(gòu),并利用長(zhǎng)短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM來學(xué)習(xí)時(shí)空數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴。此外,傳統(tǒng)時(shí)空預(yù)測(cè)模型的流程往往由多個(gè)獨(dú)立的模塊組成,但是每個(gè)模塊之間的協(xié)同...
【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】：67 頁
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【部分圖文】：
在AUC、GMAUC以及錯(cuò)誤率隨著時(shí)間t變化而變化的曲線
CONTACTHYPERTEXT09ENRON RAD20 80 20 80 20 80 20 0.378 0.445 0.529 0.581 0.413 0.415 0.49ec 0.597 0.598 0.440 0.484 0.630 0.49 0.49 0.738 0.752 0.430 0.423 0.398 0.379 0.51 0.824 0.784 0.287 0.336 0.241 0.214 0.23TM 0.030 0.066 0.065 0.077 0.117 0.131 0.03 0.487 0.537 0.687 0.420 0.443 0.409 0.53ec 0.638 0.630 0.560 0.506 0.517 0.496 0.50 0.817 0.795 0.720 0.787 0.724 0.805 0.90 0.975 0.985 0.666 0.471 0.640 0.467 0.36TM 0.279 0.415 0.193 0.205 0.271 0.344 0.16
圖 3-3 在 AUC、GMAUC 以及錯(cuò)誤率隨著時(shí)間t變化而變化的曲線Figure 3-3. The curves of AUC, GMUUC, and error rate as a function of time t表 3-1 動(dòng)態(tài)鏈路預(yù)測(cè)性能 AUC、GMAUC 以及誤差率Table 3-1. Dynamic Link Prediction Performance on AUC, GMUUC, and Error Rate評(píng)價(jià)指標(biāo)方法CONTACTHYPERTEXT09ENRON RADOSLAW20 80 20 80 20 80 20 80AUCCN 0.854 0.846 0.670 0.727 0.725 0.810 0.834 0.841node2vec0.521 0.513 0.635 0.659 0.766 0.681 0.610 0.768LINE 0.606 0.424 0.542 0.536 0.529 0.504 0.529 0.523TNE 0.944 0.937 0.908 0.852 0.810 0.831 0.905 0.880LAT 0.988 0.974 0.951 0.970 0.892 0.876 0.986 0.983GAT 0.986 0.981 0.959 0.974 0.896 0.880 0.985 0.984GLAT 0.990 0.987 0.959 0.974 0.888 0.871 0.988 0.986
【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]時(shí)空數(shù)據(jù)模型及其應(yīng)用研究[D]. 曹聞.解放軍信息工程大學(xué) 2011
本文編號(hào)：3313508
【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】：67 頁
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【部分圖文】：
在AUC、GMAUC以及錯(cuò)誤率隨著時(shí)間t變化而變化的曲線
CONTACTHYPERTEXT09ENRON RAD20 80 20 80 20 80 20 0.378 0.445 0.529 0.581 0.413 0.415 0.49ec 0.597 0.598 0.440 0.484 0.630 0.49 0.49 0.738 0.752 0.430 0.423 0.398 0.379 0.51 0.824 0.784 0.287 0.336 0.241 0.214 0.23TM 0.030 0.066 0.065 0.077 0.117 0.131 0.03 0.487 0.537 0.687 0.420 0.443 0.409 0.53ec 0.638 0.630 0.560 0.506 0.517 0.496 0.50 0.817 0.795 0.720 0.787 0.724 0.805 0.90 0.975 0.985 0.666 0.471 0.640 0.467 0.36TM 0.279 0.415 0.193 0.205 0.271 0.344 0.16
圖 3-3 在 AUC、GMAUC 以及錯(cuò)誤率隨著時(shí)間t變化而變化的曲線Figure 3-3. The curves of AUC, GMUUC, and error rate as a function of time t表 3-1 動(dòng)態(tài)鏈路預(yù)測(cè)性能 AUC、GMAUC 以及誤差率Table 3-1. Dynamic Link Prediction Performance on AUC, GMUUC, and Error Rate評(píng)價(jià)指標(biāo)方法CONTACTHYPERTEXT09ENRON RADOSLAW20 80 20 80 20 80 20 80AUCCN 0.854 0.846 0.670 0.727 0.725 0.810 0.834 0.841node2vec0.521 0.513 0.635 0.659 0.766 0.681 0.610 0.768LINE 0.606 0.424 0.542 0.536 0.529 0.504 0.529 0.523TNE 0.944 0.937 0.908 0.852 0.810 0.831 0.905 0.880LAT 0.988 0.974 0.951 0.970 0.892 0.876 0.986 0.983GAT 0.986 0.981 0.959 0.974 0.896 0.880 0.985 0.984GLAT 0.990 0.987 0.959 0.974 0.888 0.871 0.988 0.986
【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]時(shí)空數(shù)據(jù)模型及其應(yīng)用研究[D]. 曹聞.解放軍信息工程大學(xué) 2011
本文編號(hào)：3313508
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