显著时空级联模式挖掘方法

摘要

时空级联模式是在时空变量空间相邻关系的基础上,考虑了部分多时空变量之间时间上的先后关系,有助于更好地认识多时空变量间影响时空传播的驱动因素.然而,现有时空级联模式挖掘受人为设定频繁阈值的影响,会导致挖掘结果不客观,并且没有顾及变量的自相关性.为此,本文从时空统计的角度,将时空级联模式的频繁度度量建模为显著性检验问题,进而提出了一种基于数据重排的显著时空级联模式挖掘方法.首先,采用时空点过程构建零模型,在顾及单变量自相关性的基础之上生成不同变量间分布相互独立的重排数据;进而,通过蒙特卡罗模拟获取零假设下每种候选时空级联模式的频繁度的实验分布;最后,对候选模式的观测频繁度进行显著性检验,得到显著时空级联模式.通过实验分析与比较发现,本文能够有效地识别时空级联模式,且对人为设定参数的依赖明显少于现有方法,从而可以更加客观地反映地理现象间的时空传播规律.