時空感知大數據與應急管理-模型 技術與應用 丁治明 9787030771537 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:科學
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書名:時空感知大數據與應急管理-模型 技術與應用
ISBN:9787030771537
出版社:科學
著編譯者:丁治明
頁數:245
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1624981
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內容簡介

本書針對當代社會日益複雜的應急管理挑戰,以時空感知大數據為核心,系統探討一系列模型、技術和應用。本書內容分為模型篇、技術篇和應用篇。模型篇重點研究時空大數據的表示與提取模型,以及時空感知大數據的存儲和查詢模型,為讀者在處理和管理海量時空感知數據方面提供指導。技術篇關注于利用時空感知大數據支持應急管理決策和行動的核心技術,涵蓋人群行為計算、突發事件檢測與分類、應急疏散路徑規劃、應急物資調度與應急指揮等領域。應用篇則展示在大型活動安全管理、城市交通疏散和自然災害救援等實際場景中的應用案例,為讀者解決實際問題提供參考和借鑒。 本書適合從事應急管理、數據科學、信息技術以及相關領域研究和實踐的專業人士和學生閱讀。

作者簡介

丁治明,中國科學院軟體研究所二級研究員、特聘研究員、時空數據管理與數據科學研究中心主任,俄羅斯工程院外籍院士、俄羅斯自然科學院外籍院士、國務院政府特殊津貼獲得者、北京市特聘教授。主要研究方向為資料庫與知識庫系統、時空感知大數據與智能分析、物聯網及移動數據管理、災害應急大數據管理等。擔任IEEE ITSS社會交通專委會主席、ACM SIGSPATIAL CHINA副主席、中國開源產業聯盟PostgreSQL分會主席、中國電工學會能源智慧化專委會主任、IEEE TITS編委。在國內外學術刊物發表論文150餘篇、學術專著4部,獲8項發明專利,制定國家標準1項。曾獲國家優秀科技信息成果獎(1996)、北京市科技進步獎(2002、2020)、中國發明協會創新獎(2021)等榮譽。

目錄

第1章 緒論
1 1 應急管理概念
1 2 應急管理髮展歷程
1 3 新時代時空大數據驅動的應急管理
模型篇
第2章 時空大數據的表示與提取模型
2 1 矢量感知模型
2 1 1 矢量的表示
2 1 2 矢量的提取
2 1 3 矢量的查詢
2 1 4 演算法流程
2 2 矢量模型分析
2 2 1 矢量提取存儲的準確性
2 2 2 存儲數據和更新頻率
2 2 3 查詢效率
2 3 標籤感知模型
2 3 1 感知數據
2 3 2 關聯文本數據
2 3 3 感知數據標籤
2 4 標籤感知模型架構
2 4 1 數值語義標籤提取
2 4 2 文本語義標籤提取
2 4 3 語義標籤數據查詢
本章小結
第3章 時空感知大數據的存儲和查詢模型
3 1 IOT-HSQM系統模型
3 1 1 相關概念
3 1 2 數據分層思想
3 2 IOT-HSQM系統模型架構設計
3 2 1 IOT-HSQM系統模型分層邏輯架構
3 2 2 IOT-HSQM系統模型技術架構
3 3 IOT-HSQM系統模型數據存儲和數據查詢建模
3 3 1 IOT-HSQM系統模型數據存儲建模
3 3 2 IOT-HSQM系統模型數據查詢建模
本章小結
第4章 微觀感知數據的存儲和查詢模型
4 1 基於時空塊預處理的原始感知數據寫入方法
4 1 1 TSBPS寫入方法
4 1 2 基於TSBPS方法的HDFS

目錄

結構設計
4 1 3 基於TSBPS方法的原始感知數據寫入
4 2 微觀感知數據層有效數據的存儲設計
4 2 1 微觀感知數據層數據清洗和存儲
4 2 2 微觀感知數據層HBase存儲設計
4 3 微觀感知數據層查詢優化
4 3 1 索引緩存設計
4 3 2 索引的寫入和查詢
4 3 3 微觀感知數據層索引設計
本章小結
第5章 中觀感知數據的實時提取和存儲模型
5 1 中觀感知數據實時提取模型
5 1 1 實時提取模型建模
5 1 2 實時提取模型技術實現
5 2 中觀感知數據的存儲模型
5 2 1 中觀感知數據Druid存儲設計
5 2 2 中觀感知數據HBase存儲設計
5 3 中觀數據快速統計分析模型
5 3 1 快速統計分析模型建模
5 3 2 快速統計分析模型技術實現
5 4 快速統計分析模型查詢優化
5 4 1 基於歷史權值緩存替換的查詢方法
5 4 2 中觀感知數據的查詢設計
本章小結
技術篇
第6章 基於軌跡的人群行為計算
6 1 應急管理與人群行為分析
6 2 語義軌跡構建
6 2 1 軌跡停留點檢測
6 2 2 頻繁停留區域發現
6 2 3 基於POI的語義軌跡
6 3 語義軌跡相似性度量
6 3 1 空間相似性度量
6 3 2 語義相似性度量
6 3 3 時間相似性度量
6 4 語義軌跡相似人群識別
6 4 1 基於時間熵的剪枝技術
6 4 2 相似人群識別與查詢
6 5 模型評估
6 5 1 實驗環境與設置
6 5 2 模型參數調優
6 5 3 模型有效性驗證
6 5 4 高效性查詢
本章小結
第7章 大型活動中的時空數據分析與自動分類
7 1 大型活動問題分析
7 1 1 場館建模實例
7 1 2 區域網格化分析
7 1 3 活動時間間隔化分析
7 1 4 活動分類分析
7 2 基於時間序列的大型活動歷史數據模型
7 2 1 模型定義
7 2 2 活動相似性度量
7 3 基於K-Means的大型活動分類演算法
7 4 實驗評估
7 4 1 環境與設置
7 4 2 實驗過程說明
7 4 3 實驗結果與分析
本章小結
第8章 基於時空數據的應急疏散區域規劃
8 1 問題定義與分析
8 2 區域人群密度表示
8 2 1 區域柵格化
8 2 2 時間分片方法
8 2 3 區域人群密度表示
8 3 基於LSTM的柵格人群密度預測
8 3 1 時間序列預測模型
8 3 2 人群密度預測模型構建
8 4 考慮時間特性的柵格人群密度預測
8 4 1 時間特性分析
8 4 2 子序列構造
8 4 3 預測模型構建
8 5 考慮時空特性的多區域人群密度預測
8 5 1 時空特性分析
8 5 2 柵格密度矩陣序列
8 5 3 預測模型構建
8 6 實驗評估
8 6 1 實驗環境與設置
8 6 2 模型參數調優
8 6 3 模型有效性驗證
本章小結
第9章 基於時空數據的應急路徑規劃
9 1 概述
9 2 基於車輛狀態矢量的道路擁堵狀態預測
9 2 1 擁堵係數空間維度度量
9 2 2 擁堵係數時間維度預測
9 3 考慮路網擁堵狀態的導航
9 3 1 問題模型定義
9 3 2 最短路徑導航演算法
9 3 3 基於A*演算法的導航
9 4 多區域多車輛疏散導航策略
9 4 1 基於空間多樣性疏散
9 4 2 非均勻分佈疏散策略
9 5
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