安徽2025自考[時(shí)空信息工程]時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘主觀題專練一、簡(jiǎn)答題（每題10分，共3題）1.簡(jiǎn)述時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的基本流程及其在安徽省城市交通管理中的應(yīng)用價(jià)值。答案要點(diǎn)：時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的基本流程包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理（數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換）、時(shí)空特征提?。〞r(shí)間序列分析、空間模式識(shí)別）、挖掘算法應(yīng)用（關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、分類預(yù)測(cè)）、結(jié)果解釋與可視化。在安徽省城市交通管理中，該技術(shù)可應(yīng)用于：-交通流量預(yù)測(cè)：通過(guò)分析歷史交通數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)?yè)矶聽(tīng)顩r，優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)；-交通事故分析：識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)路段和時(shí)段，為安全設(shè)施布局提供依據(jù)；-公共交通優(yōu)化：根據(jù)乘客時(shí)空行為模式，調(diào)整線路和班次，提升服務(wù)效率。2.解釋時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘中的“時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則”及其在安徽省農(nóng)業(yè)資源管理中的應(yīng)用場(chǎng)景。答案要點(diǎn)：時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則是指同時(shí)滿足時(shí)間約束和空間約束的頻繁項(xiàng)集，如“在3月20日至4月5日期間，黃山市的茶園和水稻田的病蟲(chóng)害發(fā)生率顯著增加”。在安徽省農(nóng)業(yè)資源管理中，該技術(shù)可應(yīng)用于：-病蟲(chóng)害預(yù)警：結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和作物分布，預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害爆發(fā)區(qū)域；-水資源調(diào)度：根據(jù)時(shí)空降雨模式，優(yōu)化農(nóng)田灌溉計(jì)劃；-農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理：分析產(chǎn)地與市場(chǎng)間的時(shí)空關(guān)聯(lián)，減少物流成本。3.比較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘與時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的異同點(diǎn)，并舉例說(shuō)明其在安徽省生態(tài)環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用。答案要點(diǎn)：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘僅考慮靜態(tài)數(shù)據(jù)，而時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘需同時(shí)處理時(shí)間維度和空間維度，更適用于動(dòng)態(tài)變化場(chǎng)景。例如：-傳統(tǒng)挖掘：分析某區(qū)域人口年齡分布，但無(wú)法追蹤人口遷移路徑；-時(shí)空挖掘：通過(guò)移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)安徽省候鳥(niǎo)遷徙規(guī)律，為自然保護(hù)區(qū)規(guī)劃提供支持。二、論述題（每題15分，共2題）4.結(jié)合安徽省實(shí)際情況，論述時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘在智慧城市中的多場(chǎng)景應(yīng)用及其面臨的挑戰(zhàn)。答案要點(diǎn)：應(yīng)用場(chǎng)景：-合肥市智慧交通：利用時(shí)空聚類分析，識(shí)別擁堵熱點(diǎn)區(qū)域，動(dòng)態(tài)調(diào)整公共交通路線；-黃山市生態(tài)監(jiān)測(cè)：結(jié)合遙感影像和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水質(zhì)變化和森林覆蓋率；-蕪湖市應(yīng)急管理：通過(guò)時(shí)空預(yù)測(cè)模型，提前預(yù)警洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化避災(zāi)路線。挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：個(gè)人時(shí)空數(shù)據(jù)涉及敏感信息，需合規(guī)處理；-算法時(shí)效性：動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下需快速更新模型，確保決策效率；-跨部門數(shù)據(jù)整合：交通、氣象、環(huán)境等多源數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，需標(biāo)準(zhǔn)化。5.闡述時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘中常用的聚類算法（如DBSCAN、ST-DBSCAN），并分析其在安徽省鄉(xiāng)村旅游資源開(kāi)發(fā)中的適用性。答案要點(diǎn)：-DBSCAN算法：基于密度的聚類方法，適用于識(shí)別不規(guī)則分布的時(shí)空數(shù)據(jù)，如游客熱力圖；-ST-DBSCAN算法：在DBSCAN基礎(chǔ)上增加時(shí)間約束，更適用于分析游客時(shí)空行為模式。適用性分析：-黃山市古村落保護(hù)：通過(guò)時(shí)空聚類，識(shí)別核心旅游區(qū)域，制定差異化開(kāi)發(fā)策略；-九華山景區(qū)人流管理：根據(jù)游客時(shí)空軌跡，預(yù)測(cè)高峰時(shí)段，優(yōu)化資源配置。三、案例分析題（每題20分，共1題）6.案例背景：安徽省某山區(qū)近年來(lái)頻繁發(fā)生山火，當(dāng)?shù)亓謽I(yè)部門收集了2018年至2023年的氣象數(shù)據(jù)、植被分布數(shù)據(jù)、游客活動(dòng)記錄及歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘方案，用于山火風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并說(shuō)明關(guān)鍵步驟和預(yù)期效果。答案要點(diǎn)：方案設(shè)計(jì)：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗缺失值，統(tǒng)一坐標(biāo)系統(tǒng)；2.時(shí)空特征提?。?分析溫度、濕度與火災(zāi)的時(shí)空關(guān)聯(lián)；-識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域（如干旱時(shí)段的松林分布區(qū)）；3.模型構(gòu)建：-使用ST-DBSCAN聚類高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域；-結(jié)合游客活動(dòng)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)警級(jí)別；4.可視化與發(fā)布：生成實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)地圖，通過(guò)APP推送預(yù)警信息。預(yù)期效果