【摘 要】
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时空数据是一种结构复杂、多层嵌套的具有空间和时态特性的高维数据,复杂的时空数据不断涌现,迫切需要数据库研究者们提出有效的查询处理方法,从而满足人们日益增长的、复杂
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时空数据是一种结构复杂、多层嵌套的具有空间和时态特性的高维数据,复杂的时空数据不断涌现,迫切需要数据库研究者们提出有效的查询处理方法,从而满足人们日益增长的、复杂而多样的查询要求。本文以交通数据为研究对象,对时空数据查询方法及可视化技术进行了研究。论文主要工作如下:1、时空数据往往带有缺失、不一致性和噪声。本文采用EMD对时空数据进行经验模态分解,再对含有噪声的高频分量进行小波变换软阈值去噪。最后实验证明EMD和小波变换相结合的去噪效果好于单独使用其中一种去噪方法。2、选用空间填充曲线Z曲线将时空数据降维,利用编码解码的方法完成时空数据高维低维之间的转换。3、研究并行Skyline和历史移动对象轨迹的Hcknn查询方法,引用maxdist_trajectory_rectangle距离度量方法和剪枝策略来减少内存空间消耗和CPU代价。4、研究分析Geomesa分布式时空数据库和Geomesa存储、查询时空数据的过程,对比了Geomesa和PostGIS存储和查询时空数据的效率,并且使用Geomesa可视化时空数据。
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