河南2025自考[時空信息工程]時空數(shù)據(jù)挖掘主觀題專練一、簡答題（每題10分，共3題）1.簡述時空數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)及其在智慧城市建設(shè)中的應(yīng)用價值。2.解釋時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本原理，并說明其在交通流量預(yù)測中的應(yīng)用場景。3.簡述時空聚類算法的核心思想，并舉例說明其在河南省農(nóng)業(yè)資源管理中的應(yīng)用。二、論述題（每題20分，共2題）1.結(jié)合河南省近年來的氣象數(shù)據(jù)，論述時空異常檢測方法在災(zāi)害預(yù)警中的應(yīng)用，并分析其面臨的挑戰(zhàn)與改進(jìn)方向。2.論述時空數(shù)據(jù)挖掘在河南省城市公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，結(jié)合具體案例說明如何利用時空模式識別技術(shù)提升應(yīng)急管理效率。三、案例分析題（每題30分，共1題）1.某市交通管理部門收集了2023年全年的實(shí)時交通流量數(shù)據(jù)（包含路段、時間、車流量等信息），試圖通過時空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化交通信號燈配時方案。請設(shè)計一個分析流程，并說明如何利用時空聚類和時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)解決該問題。答案與解析一、簡答題1.簡述時空數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)及其在智慧城市建設(shè)中的應(yīng)用價值。答案：時空數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括：-時空模式發(fā)現(xiàn)：識別時空數(shù)據(jù)中的重復(fù)模式、趨勢和關(guān)聯(lián)性，如交通流量高峰時段、城市熱力分布等。-時空分類與預(yù)測：基于歷史時空數(shù)據(jù)預(yù)測未來事件，如空氣質(zhì)量變化、交通擁堵趨勢等。-時空聚類：將具有相似時空特征的實(shí)體分組，如城市居民活動熱點(diǎn)區(qū)域劃分。-時空異常檢測：識別偏離正常模式的時空事件，如突發(fā)事件（火災(zāi)、交通事故）定位。應(yīng)用價值：在智慧城市建設(shè)中，時空數(shù)據(jù)挖掘可助力：-交通優(yōu)化：通過分析時空流量數(shù)據(jù)優(yōu)化道路規(guī)劃與信號燈配時，緩解擁堵；-公共安全：實(shí)時監(jiān)測異常事件并快速響應(yīng)，如河南暴雨災(zāi)害中的積水監(jiān)測；-資源管理：結(jié)合農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)精準(zhǔn)灌溉，提升糧食生產(chǎn)效率。2.解釋時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本原理，并說明其在交通流量預(yù)測中的應(yīng)用場景。答案：基本原理：時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基于“如果A發(fā)生，則B也發(fā)生的概率較高”的邏輯，通過分析時空數(shù)據(jù)中的頻繁項集和強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)潛在模式。關(guān)鍵步驟包括：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：提取時空維度（時間、空間），如將路段-時間組合作為基本單元；-頻繁項集生成：統(tǒng)計高頻時空事件組合，如“7:00-8:00時，主干道車流量大”；-規(guī)則生成與評估：挖掘強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則（如“雨天時，地鐵使用率提升”），通過置信度與支持度篩選。應(yīng)用場景：在河南交通流量預(yù)測中，可挖掘：-時空擁堵關(guān)聯(lián)：如“早晚高峰時段，跨區(qū)域高速路擁堵概率增加”；-天氣-流量聯(lián)動：分析霧霾或雨雪天氣對公交出行的影響，為動態(tài)調(diào)度提供依據(jù)。3.簡述時空聚類算法的核心思想，并舉例說明其在河南省農(nóng)業(yè)資源管理中的應(yīng)用。答案：核心思想：通過度量實(shí)體間的時空相似度，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組，每組內(nèi)時空特征相似，組間差異較大。常用算法如DBSCAN（基于密度的時空聚類）、ST-DBSCAN（擴(kuò)展至?xí)r空維度）。農(nóng)業(yè)應(yīng)用案例：在河南，可利用時空聚類優(yōu)化：-耕地質(zhì)量評估：根據(jù)土壤、氣象時空數(shù)據(jù)聚類，劃分高、中、低肥力區(qū)域，指導(dǎo)精準(zhǔn)施肥；-病蟲害監(jiān)測：通過無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)聚類，識別病蟲害高發(fā)區(qū)域，減少農(nóng)藥使用。二、論述題1.結(jié)合河南省近年來的氣象數(shù)據(jù)，論述時空異常檢測方法在災(zāi)害預(yù)警中的應(yīng)用，并分析其面臨的挑戰(zhàn)與改進(jìn)方向。答案：應(yīng)用價值：河南地處暴雨帶，時空異常檢測可用于：-暴雨預(yù)警：通過分析雷達(dá)回波時空聚類特征，提前識別強(qiáng)對流天氣；-洪澇監(jiān)測：結(jié)合水位傳感器數(shù)據(jù)，動態(tài)預(yù)警城市內(nèi)澇風(fēng)險。挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)稀疏性：山區(qū)氣象站覆蓋不足，導(dǎo)致時空模型精度下降；-模型動態(tài)性：需實(shí)時更新參數(shù)以適應(yīng)氣候變化趨勢。改進(jìn)方向：融合多源數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星云圖、水文模型），引入深度學(xué)習(xí)提升預(yù)測精度。2.論述時空數(shù)據(jù)挖掘在河南省城市公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，結(jié)合具體案例說明如何利用時空模式識別技術(shù)提升應(yīng)急管理效率。答案：應(yīng)用潛力：河南人口密集，時空數(shù)據(jù)挖掘可助力：-人流監(jiān)控：分析廣場、車站人流時空聚集模式，預(yù)防踩踏；-治安異常檢測：通過視頻數(shù)據(jù)挖掘異常行為時空規(guī)律，如夜間街頭盜竊高發(fā)時段。案例：鄭州地鐵利用時空聚類優(yōu)化安保巡邏路線，減少盲區(qū)，提升響應(yīng)速度。三、案例分析題1.某市交通管理部門收集了2023年全年的實(shí)時交通流量數(shù)據(jù)（包含路段、時間、車流量等信息），試圖通過時空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化交通信號燈配時方案。請設(shè)計一個分析流程，并說明如何利用時空聚類和時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)解決該問題。答案：分析流程：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗缺失值，提取路段-時間組合作為基本單元；2.時空聚類：-使用ST-K-Means將路段按流量時空模式分組（如“早高峰擁堵組”“夜間低峰組”）；-根據(jù)聚類結(jié)果調(diào)整信號燈綠信比，如擁堵組延長綠燈時間。3.時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：-挖掘“主干道擁堵→次干道車流量激增”等規(guī)則，聯(lián)動優(yōu)化多路口信號燈；-結(jié)合天氣數(shù)據(jù)（如“雨天→高架橋車流轉(zhuǎn)移至地面道”）