基于出租车GPS数据的居民就医时空特征分析陈卓然 黄翀 刘高焕 刘庆生 李贺 王蔷 李鑫杨1. 中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室北京 100101 2. 中国科学院大学北京 100049图5 不同时段居民就医频率地球信息科学学报201820(8):
基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征程静 刘家骏 高勇北京大学遥感与地理信息系统研究所北京 100871图7 工作日下车量聚类结果地球信息科学学报201618(9):
基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征程静 刘家骏 高勇北京大学遥感与地理信息系统研究所北京 100871图9 每类地块归一化POI密度值(每组图中第1至第3幅图分别对应第1至第3组POI)地球信息科学学报201618(9):
Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth level基于大规模定位数据的群体活动时空特征分析曹劲舟 涂伟 李清泉 曹瑞1. 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉 430079 2. 深圳大学 土木工程学院空间信息智能感知
基于大规模定位数据的群体活动时空特征分析曹劲舟 涂伟 李清泉 曹瑞1. 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉 430079 2. 深圳大学 土木工程学院空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室深圳 518060 3. 海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室深圳 518060 4. 深圳大学智慧城市研究院深圳 518060 5. 宁波诺丁汉大学国际博士创新研究中心宁波 3151
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基于大规模定位数据的群体活动时空特征分析曹劲舟 涂伟 李清泉 曹瑞1. 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉 430079 2. 深圳大学 土木工程学院空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室深圳 518060 3. 海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室深圳 518060 4. 深圳大学智慧城市研究院深圳 518060 5. 宁波诺丁汉大学国际博士创新研究中心宁波 3151
基于小波包特征熵的高速列车监测数据的特征分析郑晓龙杨贵营黄晗(西南交通大学 电气工程学院成都 610031)摘 要:将高速列车在不同工况和速度下的监测数据首先进行傅里叶分析用来确定各种不同工况信号的频率范围再对不同工况和速度下的信号进行小波包分解并重构通频范围内前几个低频带信号进而建立信号的小波包特征熵向量不同频带信号的小波包特征熵变化反映了列车运行状态的改变最后将得到的小波包特征熵向量输入支
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