[发明专利]一种时空数据统计的建模方法

权利要求书

1.一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：一种时空数据统计的建模方法包括如下步骤：

(1)时空数据获取、获取时空数据统计任务的初始时空数据，并对所述初始时空数据进行时空数据进行处理；

(2)时空数据处理、对所述初始时空数据的初始特征进行非线性处理，获得训练集特征；

(3)时空数据评估、采用聚类集束搜索机制对所述训练集特征进行评估，获得评估结果；

(4)时空数据统计模型、将评估结果进行模型训练，获得训练完成的时空数据统计模型；

(5)时空数据统计任务、根据训练完成的所述时空数据统计模型执行所述时空数据统计任务。

2.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(1)中所述处理包括对初始时空数据进行数据异常识别、时空数据融合、时空动态特征数据生成三个基本数据统计过程。

3.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(1)中获取一个或多个实体的当前时间周期的时空数据。

4.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(1)中所述时空数据包括时间信息、空间信息及实体特征信息。

5.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(2)中采用聚类集束搜索机制对所述目标特征进行评估和归类，获得评估结果包括：从所述目标特征中选取预定数量的目标特征作为当前评估特征集合。

6.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(2)中所述初始评价指标是根据包含初始特征集的线性回归模型进行测试获得。

7.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(3)中对所述评估结果进行统计，获得所述当前评估特征中各个目标特征的评估得分统计结果。

8.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(4)中模型训练使用统计学习算法，在训训练集上通过十折交叉验证进行模型参数选择和训练，获得预测的时空数据统计模型。

9.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(4)中评估结果为通过的所述训练集特征和所述目标预测值。

10.根据权利要求1所述的一种时空数据统计的建模方法，其特征在于：所述步骤(5)中根据时空数据中的目标特征信息，在数据库中分别查找各个实体对应的历史时空数据集合。