抽象性

显示一种新的空间分析热点检测方法 基础是地理信息系统工具封装的扩展Gustafson-Kessel聚类法算法提供(二维例中)lipse原型集群可被视为地理地图热点并研究它们的时空演化数据由地理坐标模式组成,对应塔利班2004-2010年期间在阿富汗攻击平民和士兵的方位分析新热点时间编组 相关小行星运动 覆盖面变化 倾角角 和每个热点偏心

开工导 言

热点检测是一个已知空间聚类过程,其中有必要检测特定事件增厚的空间区一号万事通模式是事件地理坐标特征为事件地理坐标(经度和经度)。热点检测用于多学科,如犯罪分析2-4分析犯罪频发地 火分析5研究森林大火现象和疾病分析6-九九学习局部化和集中疾病泛泛地说,为更精确检测热点区算法基于密度的几何形状10,11使用并测量研究区模式的空间分布,但这些算法高计算复杂性

中5,12,13新建热点检测法基于扩展模糊C值算法14,15i建议,它变换出有名的fudyC值算法 检测集群原型为超光速关于FCM算法,EFCM算法的长处是递归确定最优数集群并强健地面对噪声和外部线中5,12,13EFCM封装GIS工具检测热点模式事件数据集按事件检测时间划分,所以每个子集对应特定时间段作者比较连续两年通过研究地图相交点获取热点以这种方式可以跟踪特定现象的演化研究其发生率如何随时间转移传播

本文介绍一个新的热点检测法 基于扩展Gustafson-Kessel算法14,15研究热点时空演化我们的目标是改善热点形状,保持良好的计算复杂性:EGK算法的确将集群原型作为二维案例的超ellopids和lipseEGK算法扩展Gustafson-Kessel算法16......

等一等 数据集组成 模式化 中位 算法 Th构件(特征)模式 .GK算法最小化下列目标函数 去哪儿 数组固定前缀 成员度模式 切入点 Thm集群 ) 表示点集 集群化 介质参数 距离介于 并 .普通形式此距离由给定 去哪儿 规范矩阵定义对称正FCM算法 等同身份矩阵 .GK算法中 Mahalanobis距离17使用方式 : 去哪儿 共变矩阵 Th集群提供

共变矩阵 信息提供集群形状和方向长度 逆流轴由根平方提供 Thigenvalu 联想 .轴双线由矩阵生成者指令提供 .图中一号举个例子解析集群原型

Lagrane乘法最小化目标函数一号iroids 去哪儿 并 由 :

初始化 ssss 随机分配并在每个迭代中更新if 矩阵化U级计算方式 跨步迭代进程停止 去哪儿 前缀参数

算法敏感异端噪声和集群数 固定前缀和FCM算法一样,我们需要使用有效性索引来确定集群数最优值 .以克服这些缺陷一号,16EGK算法建议变换GK算法:最优数集群取自迭代过程此外,EGK算法对噪声和异常值的存在是强健的

本文建议新方法基于EGK聚类法检测热点并研究它们的时空演化计及二维案例,我们获取省略区近似热点区比EFCM法生成环形区优

图2示例显示连续两个周期通过EGK方法检测成集群的两个相交椭圆热点

图2显示三大区域 :i)热点区域 不受热点交叉 响应 :可视此区域为一组地理区域,其中过早检测事件相继消失;二)区域交叉 :可视此区域为事件在时间上持久存在的地理区域;三)热点区域 不受热点交叉 响应 :可视此区域为一组地理区域,先验非检测事件相继传播

研究热点时空演化方法包括分析连续检测到的椭圆热点之间的交互作用,验证聚类在以前尚未检测到聚类的地区的存在和聚类在热点覆盖地区消失

在此研究中,我们提出一种方法来教程阿富汗热点战区时空演化EGK算法连续数年比较事件数据集每一事件都对应塔利班攻击发生地的地理定位

研究热点时空演化 通过分析热点相交相对应连续两年, 偏差移位,热点面积增减和新热点出现

内段2概述EGK算法内段3展示研究空间分析热点时空演化法内段4展示热点时空演化结果我们的结论载于C节5.

二叉EGK算法

EGK算法中我们考虑聚类原型 维特征空间上头 双螺旋聚类原型 特征为croid 并平均半径 并说 归宿 if .

半径 获取并发矩阵 排成一行 Th集群定义4)的判定量 Th集群自 对称阳性,可分解形式 去哪儿 正态矩阵 aqoural矩阵平均半径 标为15万事通

EGK算法中目标函数最小化 去哪儿 由mahalanobis距离提供3)解决方案获取croids 由公式提供5和函数 取自 去哪儿 For .通过设置 并 任选 ,我们有公式11保留 时段 中定义 方式如下:

公式化12产生削弱目标函数的负效果10时数名特征置入集群效果可避免集群分离解决此问题15,一开头小值 并逐步设置 中位 表示集群数 迭代 递归定义为 高山市 初始数集群)通过设置 定义对称矩阵 中位 .if 矩阵化 高山 迭代 和阈值 介绍二索引 并 确定为 .之后这些索引通过设置合并 , 正因如此 可从矩阵删除th行 .总结下,以下步骤支持EGK算法(1)用户初始分配 , 通常 ) , 并 .(2) 随机固定3级 并 计算公式5)和(b)九九),并二选一(4) 计算公式11)和(b)12)(5)确定性 并 中位数 .(6)if 后端 并发 Th集群通过公式合并14)和 中行删除 .(7)if公式7)满足后进程停止 面向 迭代

3级热点探测和军战演化

每种模式都由与攻击发生地相对应的事件提供模式的两个特征是这个地方的地理坐标

事件数据集划分成子集与特定年份或数年所发生事件相对应对子集事件,我们应用EGK算法检测最终集群原型

数据集取自 URLhttp://www.acleddata.com/data/asia/脱机数据显示塔利班2004-2010年期间对阿富汗攻击的地理定位EGK算法封装ESRI/ARCGIS工具图3显示用于设置参数并运行EGK算法的掩码

可设置其他数值字段添加地理坐标上的其他特征初始时我们设置初始数集群, 差错阈值停止迭代值(差错阈值默认为0.01)进程结束时,我们显示为迭代数表、最后集群数表和上迭代计算误差表生成集群显示为elipse地理图并可在新地理层中保存

图中4显示显示方位原型信息时使用掩码检测到:半轴坐标长度和椭圆方向与地理图横向平面

最终过程涉及对热点作比较分析,最终集群为每子事件产生结果图5显示热点显示为连续3年总合

为了评估任何热点的扩展和移位,我们测量每个热点覆盖面积、连续段检测到的两个交叉热点相间距离、倾角变化、偏心度和半轴长度

4级测试结果

分治数据集后,我们应用EGK算法检测数组原型我们修复 , 并 .表2一号显示每个周期所获结果

介绍热点对比细节 并参考事件数据图中6,7,8,九九并10显示检测热点

通过分析图6-8估计2004-2008年7个热点区时段中,每个热点只略微修改其角度、宽度和方位与土库曼相邻区域发现新热点图中10连续两年获取2009年和2010年热点也重叠蓝点数2009年对应热点数(resp.2010)参图11.热点贴上标签,热点8是新热点检测出并来自相关热点重叠

表内2第一列显示每个热点标签第二和第三列显示面积,千米²和2010年检测热点第四列显示两个热点相交区数(2009年检测到热点百分数,2010年检测到对应热点百分数,即比为“2009年截取区间热点 ” )。

表结果2显示2009年检测到的每个热点面积超过65%2010年检测到的相应热点覆盖另一重要结果就是热点8面积增加,超过2x10⁴千米²2010年表内3显示每个热点偏心度和2009年检测到的每个热点近似值与2010年检测到的对应值之间的距离

结果显示2010年热点4和6异常增加,热点3则下降偏心性2010年余热点基本不变另一项重大结果是2009年检测到热点4中位离2010年检测到的相应热点中位距离超过40千米

5级结论

使用GIS工具封装的EGK聚类法探索空间热点EFCM算法相似 EGK方法对噪声和外端都强健,广度检测热点延展实验中我们考虑塔利班2004-2010年期间攻击阿富汗的地点空间数据集划分成子集,以便研究热点随时间演化研究每个热点的进化 从移动croids,表面覆盖,倾斜度和偏心性显示自2009年起与土库曼邻接的西北部新热点形成对比2009年和2010年检测热点的结果显示,热点增加2x10⁴千米².

感知感知

FARO2010-2013项目由意大利Vapoli大学Scienzeetenology