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多尺度道路網絡空間動態對象數據管理

多尺度道路網絡空間動態對象數據管理

  • 作者
  • 肖暉 著

隨著移動電子設備、無線通信和定位技術的快速發展,道路網絡上運行的對象產生了大量位置信息,這些隨時間變化的位置信息需要被高效管理。本書針對道路網絡的多尺度和動態性特征,系統總結了移動對象數據模型、索引、查詢等數據管理、分析方法,對多尺度道路網絡下的移動對象進行建模,提出了基于多尺度道路網絡的移動對象軌跡索引,實現了道路網絡下的移動對象動態查詢和移動對象k 近鄰...


  • ¥36.00

ISBN: 978-7-122-44759-3

版次: 1

出版時間: 2023-12-01

圖書信息

ISBN:978-7-122-44759-3

語種:漢文

開本:16

出版時間:2023-12-01

裝幀:平

頁數:102

內容簡介

隨著移動電子設備、無線通信和定位技術的快速發展,道路網絡上運行的對象產生了大量位置信息,這些隨時間變化的位置信息需要被高效管理。本書針對道路網絡的多尺度和動態性特征,系統總結了移動對象數據模型、索引、查詢等數據管理、分析方法,對多尺度道路網絡下的移動對象進行建模,提出了基于多尺度道路網絡的移動對象軌跡索引,實現了道路網絡下的移動對象動態查詢和移動對象k 近鄰查詢。
本書可供地理信息科學、計算機、交通、城市科學等領域的研究者參考使用,也可作為高等院校地理信息科學、計算機及相關專業研究生的參考教材。

編輯推薦

本書針對道路網絡的多尺度和動態性特征,系統總結了移動對象數據模型、索引、查詢等數據管理、分析方法,對多尺度道路網絡下的移動對象進行建模,提出了基于多尺度道路網絡的移動對象軌跡索引,實現了道路網絡下的移動對象動態查詢和移動對象k近鄰查詢。

圖書前言

隨著移動電子設備、無線通信和定位技術的快速發展,越來越多具有定位功能的無線手持設備和車載設備被廣泛使用,產生了大量的地理位置信息,這些隨時間變化的海量地理位置信息需要被高效管理,由此推動移動對象數據庫(moving objects databases,MOD) 技術的出現與發展,MOD在位置服務、智能交通等應用領域方面有著廣闊的應用價值。道路網絡具有多尺度和動態性的特征,當前基于道路網絡的移動對象數據庫技術的研究并未考慮這些特征,而且現有的移動對象技術并不能直接應用于具有多尺度和動態性特征道路網絡下的移動對象處理,多尺度道路網絡下的移動對象模型、索引、查詢是地理信息科學領域亟待解決的重要問題。
本書總結了作者近年來的研究成果,主要研究了多尺度道路網絡移動對象模型和索引,動態道路網絡移動對象查詢和道路網絡移動對象k 近鄰查詢。本書共分為六章,第1章概要介紹了移動對象數據庫的國內外研究現狀,綜述了空間數據多尺度表達的國內外研究現狀;第2章提出了多尺度道路網絡模型和移動對象數據模型,并給出了模型的尺度轉換解決方法;第3章構建了多尺度道路網絡的移動對象軌跡索引樹;第4章研究了動態道路網絡中的連續k近鄰查詢算法;第5章研究了基于網絡距離的k 近鄰查詢算法;第6章總結全書的主要工作,并指出了今后進一步的研究內容和方向。
本書獲得了國家自然科學基金(項目編號:41301512) 的支持,是相關成果的總結。本書由南京曉莊學院肖暉著,李清泉、楊必勝教授等對本書相關內容給予了指導與幫助,在此一并表示衷心感謝。
限于作者水平,書中難免存在疏漏之處,衷心期望讀者不吝批評指正。

著者
2023年8月于南京

目錄

第1章緒論 1
1.1研究背景與意義  2
1.2相關技術國內外研究進展  4
1.2.1 移動對象數據庫研究進展  4
1.2.2 空間數據多尺度表達研究進展  15
1.3存在的問題  21

第2章多尺度道路網絡約束的移動對象數據模型 23
2.1介紹  24
2.2多尺度道路網絡模型  25
2.2.1 基本概念  25
2.2.2 多尺度道路網絡結構  28
2.2.3 多尺度道路對象層次關系  29
2.3多尺度道路網絡移動對象數據模型  30
2.3.1 移動對象數據類型  30
2.3.2 尺度數據轉換  34
2.3.3 面向對象的MOMSRN模型  35
2.3.4 移動對象的操作  36
2.4多尺度移動對象信息系統框架  40
2.5本章小結  41

第3章基于多尺度道路網絡的移動對象軌跡索引 43
3.1介紹  44
3.2R 樹  44
3.3MSMOI 樹  46
3.3.1 索引結構  46
3.3.2 索引插入與查詢算法  50
3.4實驗比較與分析  53
3.4.1 實驗環境及數據  53
3.4.2 索引樹大小  53
3.4.3 移動對象插入測試  54
3.4.4 查詢算法測試  55
3.5本章小結  58

第4章動態道路網絡中的連續k 近鄰查詢算法 61
4.1介紹  62
4.2預備知識  64
4.2.1 Voronoi圖  64
4.2.2 網絡Voronoi圖  65
4.3問題定義  66
4.4CkNNDN 算法  66
4.4.1 LNVD屬性  67
4.4.2 LNVD數據結構  68
4.4.3 CkNNDN算法  70
4.5實驗分析  75
4.6本章小結  78

第5章基于網絡距離的k 近鄰查詢算法 79
5.1介紹  80
5.2問題描述  81
5.3PPS 查詢算法  82
5.3.1 網絡分區與預計算  82
5.3.2 kNN查詢處理  85
5.4網絡分區方法  87
5.5實驗分析  88
5.6本章小結  92

第6章結論與展望 93
6.1本書研究工作  94
6.2后續研究  95

參考文獻 96

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