城市空間數據挖掘方法與套用

《城市空間數據挖掘方法與套用》是2005年山東大學出版社出版的圖書，作者是李新運。

基本介紹

• 書名：城市空間數據挖掘方法與套用
• 作者：李新運
• ISBN：756073079
• 出版社：山東大學出版社
• 出版時間：2005-9-1

書名:城市空間數據挖掘方法與套用

ISBN:756073079

作者:李新運

出版社:山東大學出版社

定價:25.8

頁數:246

出版日期:2005-9-1

開本:32開

包裝:平裝

內容簡介

地理信息系統是對空間數據進行自動化管理、智慧型化分析與可視化輸出的技術系統。目前，對空間數據的管理與可視化技術已取得明顯進展，但對空間數據的智慧型化分析卻面臨許多困難。這主要是因為空間資料庫是對空間實體的抽象和表達，而空間實體具有屬性特徵、空間分布、動態變化等特點，其數據組織形式要比關係資料庫複雜得多。而區域經濟、社會、環境的發展又迫切需要各種深層的空間信息，如空間動態變化信息、空間最佳化配置信息、空間分布差異信息等。在這種背景下，空間數據挖掘(Spatial Data Mining)技術應運而生。

目錄

第1章 緒論

1．1 空間數據挖掘概述

1．1．1 空間數據挖掘的內涵

1．1．2 空間數據挖掘的任務

1．1．3 空間數據挖掘的理論框架

1．1．4 空間數據挖掘技術框架

1．2 空間數據挖掘研究動態

1．2．1 空間數據挖掘理論體系研究

1．2．2 空間數據倉庫研究

1．2．3 空間數據挖掘方法研究

1．2．4 空間數據挖掘系統研製

1．3 城市空間數據挖掘的任務與方法

1．3．1 城市空間數據挖掘的任務體系

1．3．2 城市空間數據挖掘的方法體系

1．4 本書的組織結構

第2章 空間數據挖掘中的基礎計算模型

2．1 空間關係計算

2．1．1 空間距離計算

2．1．2 空間拓撲計算

2．1．3 空間方位計算

2．2 空間實體關聯矩陣

2．2．1 空間鄰接矩陣(區一區實體)

2．2．2 空間鄰近矩陣(點點實體)

2．2．3 空間相交矩陣(線一線實體)

2．2．4 空間側近矩陣(點一線實體)

2．2．5 空間擊中矩陣(點一區實體)

2．2．6 空間切割矩陣(線一區實體)

2．2．7 空間方位矩陣(點一點實體)

2．3 空間狀態關聯矩陣

2．4 空間實體信息模型

2．4．1 三種常用的空間信息模型比較

2．4．2 位置一屬性一體化的空間實體信息模型

2．5 矢量化柵格數據結構

2．5．1 空間單元格網建立

2．5．2 屬性數據導入

第3章 城市空間分布數據挖掘

3．1 城市空間分布數據挖掘的主要任務

3．2 城市土地適宜性評價一以濟南市高新技術產業用地適宜性評價為例

3．2．1 評價指標體系及權重分配

3．2．2 單指標評價

3．2．3 多指標綜合評價

3．2．4 土地適宜性級別的劃分

3．3 城市功能區劃分——以濟南市建成區空間聚類為例

3．3．1 城市功能分區指標體系的建立

3．3．2 城市功能分區指標賦值

3．3．3 基於自組織神經網路的城市空間聚類方法

3．3．4 分類圖層的平滑算法

3．4 城市土地利用空間最佳化

3．4．1 空間最佳化模型

3．4．2 空間最佳化算法

3．4．3 空間最佳化實驗結果

3．5 城市離散空間場相關指數計算

3．5．1 基本概念

3．5．2 用信息熵測度離散空間場相關性

3．5．3 實驗結果

第4章 城市空間動態數據挖掘

4．1 城市空間動態數據挖掘的基本概念

4．1．1 空間動態預測與空間動態模擬的區別與聯繫

4．1．2 城市空間動態預測與模擬的主要方法

4．2 基於CA的城市土地利用空間結構演變預測

4．2．1 CA基本原理

4．2．2 狀態轉換規則的挖掘方法

4．2．3 隨機預測方法

4．2．4 時間對應關係

4．2．5 案例一濟南市土地利用空間結構演變預測

4．3 基於空間自回歸的城市地域單元屬性變動預測

4．3．1 空間自回歸基本概念及計算模型

4．3．2 案例一山東省17城市GDP變動預測

4．4 城市地域空間擴展預測

4．4．1 城市邊界提取方法

4．4．2 城市空間擴展預測方法

4．4．3 案例一濟南市地域擴展預測

第5章 城市空間與時序關聯規則挖掘

5．1 關聯規則挖掘的粗糙集方法

5．1．1 粗糙集的基本概念

5．1．2 信息表和決策表建立

5．1．3 基於數據約簡的關聯規則提取方法

5．1．4 基於等價類劃分的關聯規則提取方法

5．2 利用粗糙集方法挖掘空間關聯規則

5．2．1 基於粗糙集的空間關聯規則挖掘步驟

5．2．2 基於數據約簡的空間關聯規則挖掘實例

5．2．3 基於等價類劃分的空間關聯規則挖掘實例

5．3 時序關聯規則挖掘

5．3．1 時序信息表的建立方法

5．3．2 時序關聯規則挖掘實例

5．4 利用空間關聯矩陣挖掘空間相關知識

5．4．1 利用空間側近矩陣挖掘沿線城市信息

5．4．2 利用空間切割矩陣挖掘沿線區域信息

5．4．3 利用空間狀態關聯矩陣挖掘區域相關知識

第6章 城市群空間數據挖掘

6．1 城市群空間分布軸線挖掘

6．1．1 分布直線計算

6．1．2 分布曲線計算

6．1．3 案例一膠濟產業帶分布軸線挖掘

6．2 城市群空間離散度計算

6．2．1 加權平均重心距離

6．2．2 加權平均間距

6．2．3 空間標準差

6．2．4 空間基尼係數

6．2．5 空間分數維

6．2．6 案例一濟南和青島空間離散度比較分析

6．3 基於屬性加權Voronoi圖的城市群吸引範圍挖掘

6．3．1 城市吸引範圍的特點分析

6．3．2 城市吸引範圍計算方法

6．3．3 城市曲邊Voronoi多邊形自動繪製

6．3．4 案例一濟南市吸引範圍計算

6．4 城市群重心移動軌跡預測

6．4．1 基於齊夫定則的屬性預測法

6．4．2 基於遺傳算法的重心軌跡擬合預測法

6．5 坐標與屬性一體化的空間聚類分析

6．5．1 空間距離測度

6．5．2 空間聚類算法

6．5．3 山東省17城市生態環境分區

6．6 城市群空間引力場計算及可視化

6．7 城市群空間潛能場計算及可視化

第7章 城市空間數據挖掘實驗系統USDMs構建

7．1 開發策略

7．2 系統設計

7．3 系統功能

7．4 系統評價

第8章 研究總結與展望

8．1 主要研究成果

8．2 進一步研究的建議

參考文獻

後記