一种基于信息熵的时空点模式分析方法
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1672-0504.2016.05.011

  • 【摘要】

    现有时空点模式分析方法在度量时空邻近或时空密度时,存在时空耦合参数选择的主观性问题,无法得到有效的分析结果,为此,该文提出了一种基于信息熵的时空点模式分析方法.首先,计算每个时空点实体的空间最近邻的时间距离;进而,统计不同范围内空间最近邻的时间距离的频率分布特征,计算归一化信息熵值描述分布的不确定性程度,归一化熵值越大越表现为聚集分布,熵值越小越趋近于随机分布.最后进行了模拟实验比较和实际应用验证... 展开>>现有时空点模式分析方法在度量时空邻近或时空密度时,存在时空耦合参数选择的主观性问题,无法得到有效的分析结果,为此,该文提出了一种基于信息熵的时空点模式分析方法.首先,计算每个时空点实体的空间最近邻的时间距离;进而,统计不同范围内空间最近邻的时间距离的频率分布特征,计算归一化信息熵值描述分布的不确定性程度,归一化熵值越大越表现为聚集分布,熵值越小越趋近于随机分布.最后进行了模拟实验比较和实际应用验证分析,结果表明:该方法在无须输入敏感性参数条件下,能够识别不同点模式类型,并能近似度量不同强度的聚集模式. 收起<<

  • 【作者】

    杨文涛  邓敏  王玉朝  颜才玉 

  • 【作者单位】

    中南大学地理信息系/云南大学资源环境与地球科学学院/中南大学工商管理系

  • 【刊期】

    地理与地理信息科学 ISTIC PKU CSSCI 2016年5期

  • 【关键词】

    时空点模式  空间最近邻的时间距离  信息熵  spatio-temporal point patterns  temporal distance of spatial nearest neighbor  information entropy 

  • 【基金项目】

    湖南省研究生创新项目