刘启亮
- 作品数：76 被引量：318H指数：12
- 供职机构：中南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析被引量：11
- 2020年
- 当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据(公交和地铁刷卡)和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性:①采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现:①2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;②2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。
- 郑晓琳刘启亮刘文凯吴智慧
- 一种面向公安事件的时空级联模式非参数检验方法
- 本发明公开了一种面向公安事件的时空级联模式非参数检验方法，根据每个候选级联模式中各类公安事件的时空分布数据的时空分布特征，构建多元事件时空分布相互独立的零模型；然后将级联参与指数作为候选级联模式频繁度的度量指标，从而对其...
- 邓敏蔡建南陈袁芳刘启亮唐建波杨学习
- 显著空间同位模式的多尺度挖掘方法被引量：6
- 2016年
- 空间同位模式挖掘对于揭示地理现象间的共生、依赖规律具有重要价值。然而,空间同位模式挖掘中参数阈值缺乏先验知识,若设置不合理,挖掘结果中会遗漏重要的模式或包含冗余的、甚至错误的模式。为此,本文提出了一种基于模式重建的显著空间同位模式多尺度挖掘方法。首先,定义了互邻近距离指标,该指标可用来确定距离阈值的有效取值范围。进而,以模式重建为基础构建零模型,借助统计检验的方法来发现显著的空间同位模式,从而避免了兴趣度阈值的设置。最后,对空间同位模式进行多尺度挖掘,并引入生存期的概念对同位模式多尺度挖掘结果进行有效性评价。试验结果表明:本文方法可有效降低算法参数设置的主观性,从而提升空间同位模式挖掘结果的准确性和稳健性。
- 何占军刘启亮邓敏蔡建南
- 关键词：数据挖掘多尺度
- 基于场论的空间聚类有效性评价方法研究
- 空间聚类是空间数据挖掘与空间分析的重要手段之一，常用于揭示空间数据中隐藏的地理分布规律以及探测发现空间异常。空间聚类的有效性评价是对空间聚类结果进行定量、客观地评判，从而在实际应用中有利于针对不同数据集选取最优的空间聚类...
- 刘启亮邓敏彭东亮徐震
- 关键词：空间聚类场论数据挖掘
- 文献传递
- 一种基于重排检验的时空聚类方法被引量：2
- 2017年
- 融合时空邻近与专题属性相似的时空聚类是挖掘地理现象时空演化规律的重要手段。现有方法需要的聚类参数许多难以获取,影响了聚类方法的可操作性与聚类结果的可靠性。提出一种基于重排检验的时空聚类方法。首先,通过重排检验发现时空数据集中的均质子区域;进而,采用均方误差准则合并均质子区域内的时空实体生成时空簇,并通过簇内重排检验自动识别聚类合并的终止条件;最后,借助时空拓扑关系在保证结果精度的前提下发展一种快速重排检验的方法,提高了聚类方法的运行效率。通过实验和比较发现,该方法一方面可以发现不同形状、大小的时空簇,聚类质量优于经典的ST-DBSCAN方法;另一方面聚类过程中人为设置参数的主观性显著降低,提高了聚类方法的可操作性。
- 唐建波刘启亮刘博邓敏黄金彩胡卫松
- 关键词：时空数据挖掘
- 动态图卷积交通速度预测方法
- 本发明提供了一种动态图卷积交通速度预测方法，包括：步骤1，将车辆GPS轨迹数据匹配到城市道路网络中，获取每条路段的交通速度时间序列；步骤2，将城市道路网络的路段视为图节点，将城市道路网络的交叉口视为图的连接边，构建路网图...
- 刘启亮袁浩涛杨柳邓敏
- 文献传递
- 一种基于BP神经网络的空间异常探测方法
- 异常探测旨在发现偏离普遍模式的小部分异常目标.对揭示地理现象潜在的发展变化规律有着重要意义.在现有的空间异常探测方法中,空间邻近域的确定直接影响探测结果的可靠性.为此,在顾及空间数据分布特征的前提下,利用人工神经网络机器...
- 李光强刘启亮邓敏
- 关键词：BP神经网络
- 时空事件聚类分析方法研究被引量：26
- 2013年
- 时空事件聚类分析是当前聚类分析研究领域最前沿的一项主要内容,在疾病预警与控制、气候变化、地震预测及犯罪行为分析等领域具有重要的应用价值。本文一方面针对时空事件聚类分析的研究现状与最新进展进行归纳总结;另一方面选取四种代表性的时空事件聚类分析方法(时空重排扫描统计,ST-DBSCAN,WKN,STSNN)从聚类质量与用户操作两个方面进行试验分析,对同一方法针对不同类型数据集,以及不同方法针对同一数据集的聚类效果进行了对比分析。最后,在实验分析的基础上对现有时空事件聚类分析的优缺点及适用性进行了归纳总结,并指出了需要进一步研究的若干问题。
- 唐建波邓敏刘启亮
- 关键词：聚类分析
- 尺度驱动的空间聚类理论被引量：16
- 2017年
- 空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据认知的突破口。空间聚类研究虽然已经引起了广泛关注,但是依然面临两大最根本的困境:"无中生有"和"无从理解"。"无中生有"指的是:绝大多数方法,即使针对不包含聚类结构的数据集,仍然会发现聚类;"无从理解"指的是:即使同一种聚类方法,采用不同的聚类参数就会获得千变万化的聚类结果,而这些结果的含义不明确。造成上述困境的根本原因在于:尺度没有在聚类模型中被当作重要参数而恰当地体现。为此,笔者受到人类视觉多尺度认知原理的启发,根据多尺度表达的"自然法则",建立了一套尺度驱动的空间聚类理论。首先将尺度定量化建模为聚类模型的参数,然后将空间聚类的尺度依赖性建模为一种假设检验问题,最后通过控制尺度参数以自动获得统计显著的多尺度聚类结果。在该理论指导下,可以构建适用不同应用需求的多尺度空间聚类模型,一方面降低了空间聚类过程中的主观性,另一方面有利于对空间聚类模式进行全面而深入的分析。
- 李志林李志林刘启亮
- 关键词：空间聚类自然法则视觉认知
- 多层次空间同位模式自适应挖掘方法被引量：12
- 2016年
- 空间同位模式挖掘旨在从空间数据中发现频繁发生在邻近位置的事件集合,对于揭示地理现象间的共生规律具有重要价值。由于地理现象的空间异质特质,空间同位模式也存在区域性分异的特点,在不同空间层次上的分析结果各异。然而,现有方法仅从全局视角挖掘空间同位模式,发现局部空间同位模式依然是一个亟待解决的难题。为此,本文基于由整体到局部的思想,提出了一种多层次空间同位模式自适应挖掘方法。首先,从全局视角提取频繁的空间同位模式,将全局不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,通过对候选局部同位模式进行自适应聚类自动识别其局部分布区域,并在这些局部区域内度量候选模式的频繁程度;进而,提出了一种叠置推绎的方法,从频繁子模式的局部区域中进一步推绎获得超模式的局部分布区域,最终生成所有频繁的局部空间同位模式集合。通过试验分析与比较发现,本文方法不仅可以发现全局的空间同位模式,还能有效提取具有区域性分布特征的局部空间同位模式,可以从多个空间层次上反映地理事件间的共生规则。
- 蔡建南刘启亮徐枫邓敏何占军唐建波
- 关键词：空间异质性自适应聚类叠置分析
