本文主要研究内容
作者陈慧（2019）在《线性约束下的核密度分析方法研究——以旅游数据为例》一文中研究指出：地理空间中的各类点状事物大多与线状要素关联紧密,比如交通干线两侧的城镇、河流两侧的村庄、旅游线路两侧的景点等。在线性空间单元约束下对事件或活动进行分析无论是在精度、可信度、应用的准确性上都更有优势。现有的针对空间离散点要素的分析方法多以单一点为分析主体,对线性约束下点事件的空间分析方法研究较少,且算法较为复杂,实现困难。本文以核密度分析方法为例,以多源媒体数据(以旅游数据为主)、不同尺度路网数据为数据源,进行线性约束下核密度分析方法的研究。旨在为旅游规划管理、景区的个性化线路推荐、智能路线识别,甚至是城市研究领域等提供新的有效的实用性的量化方法,使其能够挖掘出更多的细节信息。通过对传统核密度方法的研究,将核心算法保留,采用线性单元格网化的方式对参与计算的点数据集进行线性约束,提出线性约束下的核密度算法。算法实现过程主要包括:(1)将空间离散点数据依据固定规则投影至线路上,确保点要素在线上;(2)将线性单元格网化,并确保格网化后线性单元中每个格网的空间邻接关系与属性表相一致;(3)以格网化线性空间单元作为计算主体,计算落入每个格网中事件点的数量,并将其作为发生元计算核密度值;(4)以核密度值作为可视化属性字段,依托线性空间单元进行可视化,以线的横向宽窄作为识别热区的重要指标。根据以上步骤,基本实现线性约束下核密度值的计算和应用。并以不同尺度的全国道路网、景区尺度的平遥古城路网等进行算法实证。结果表明:(1)线性核密度算法能够很好地表明路段级别的热点区域,将传统方法中识别的―模糊热区‖精确定位至固定路段,可获得更多的细节信息;(2)相较于之前学者提出的网络核密度算法,线性核密度算法在满足尺度需求的前提下,提高了运行效率,并且算法相对简单,易扩展,易使用,可满足编程基础较弱的学者的使用需求;(3)线性核密度算法基于格网思想,将空间离散点数据与其最紧密的线性单元相联系,实用性增强。
Abstract
de li kong jian zhong de ge lei dian zhuang shi wu da duo yu xian zhuang yao su guan lian jin mi ,bi ru jiao tong gan xian liang ce de cheng zhen 、he liu liang ce de cun zhuang 、lv you xian lu liang ce de jing dian deng 。zai xian xing kong jian chan yuan yao shu xia dui shi jian huo huo dong jin hang fen xi mo lun shi zai jing du 、ke xin du 、ying yong de zhun que xing shang dou geng you you shi 。xian you de zhen dui kong jian li san dian yao su de fen xi fang fa duo yi chan yi dian wei fen xi zhu ti ,dui xian xing yao shu xia dian shi jian de kong jian fen xi fang fa yan jiu jiao shao ,ju suan fa jiao wei fu za ,shi xian kun nan 。ben wen yi he mi du fen xi fang fa wei li ,yi duo yuan mei ti shu ju (yi lv you shu ju wei zhu )、bu tong che du lu wang shu ju wei shu ju yuan ,jin hang xian xing yao shu xia he mi du fen xi fang fa de yan jiu 。zhi zai wei lv you gui hua guan li 、jing ou de ge xing hua xian lu tui jian 、zhi neng lu xian shi bie ,shen zhi shi cheng shi yan jiu ling yu deng di gong xin de you xiao de shi yong xing de liang hua fang fa ,shi ji neng gou wa jue chu geng duo de xi jie xin xi 。tong guo dui chuan tong he mi du fang fa de yan jiu ,jiang he xin suan fa bao liu ,cai yong xian xing chan yuan ge wang hua de fang shi dui can yu ji suan de dian shu ju ji jin hang xian xing yao shu ,di chu xian xing yao shu xia de he mi du suan fa 。suan fa shi xian guo cheng zhu yao bao gua :(1)jiang kong jian li san dian shu ju yi ju gu ding gui ze tou ying zhi xian lu shang ,que bao dian yao su zai xian shang ;(2)jiang xian xing chan yuan ge wang hua ,bing que bao ge wang hua hou xian xing chan yuan zhong mei ge ge wang de kong jian lin jie guan ji yu shu xing biao xiang yi zhi ;(3)yi ge wang hua xian xing kong jian chan yuan zuo wei ji suan zhu ti ,ji suan la ru mei ge ge wang zhong shi jian dian de shu liang ,bing jiang ji zuo wei fa sheng yuan ji suan he mi du zhi ;(4)yi he mi du zhi zuo wei ke shi hua shu xing zi duan ,yi tuo xian xing kong jian chan yuan jin hang ke shi hua ,yi xian de heng xiang kuan zhai zuo wei shi bie re ou de chong yao zhi biao 。gen ju yi shang bu zhou ,ji ben shi xian xian xing yao shu xia he mi du zhi de ji suan he ying yong 。bing yi bu tong che du de quan guo dao lu wang 、jing ou che du de ping yao gu cheng lu wang deng jin hang suan fa shi zheng 。jie guo biao ming :(1)xian xing he mi du suan fa neng gou hen hao de biao ming lu duan ji bie de re dian ou yu ,jiang chuan tong fang fa zhong shi bie de ―mo hu re ou ‖jing que ding wei zhi gu ding lu duan ,ke huo de geng duo de xi jie xin xi ;(2)xiang jiao yu zhi qian xue zhe di chu de wang lao he mi du suan fa ,xian xing he mi du suan fa zai man zu che du xu qiu de qian di xia ,di gao le yun hang xiao lv ,bing ju suan fa xiang dui jian chan ,yi kuo zhan ,yi shi yong ,ke man zu bian cheng ji chu jiao ruo de xue zhe de shi yong xu qiu ;(3)xian xing he mi du suan fa ji yu ge wang sai xiang ,jiang kong jian li san dian shu ju yu ji zui jin mi de xian xing chan yuan xiang lian ji ,shi yong xing zeng jiang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自河北师范大学的陈慧，发表于刊物河北师范大学2019-06-20论文，是一篇关于核密度论文,格网论文,线性空间单元论文,空间分布论文,旅游大数据论文,河北师范大学2019-06-20论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自河北师范大学2019-06-20论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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