基于空间认知的移动对象时空过程预测方法研究

Predicting the spatio-temporal process of moving objects by spatio-temporal association pattern is one of the research frontiers in the analytics towards spatio-temporal data. Most of the current research is the extension of traditional methods of association rule mining, the integrity characteristic of the spatio-temporal process and the spatio-temporal uncertainty issue are not well handled. On that account, this project aims to develop a methodology for spatio-temporal process prediction of moving objects based on spatial cognition. Specifically, the project mainly consists of three parts: (1) to investigate the definitions of different kinds of spatio-temporal process evolution patterns and their measures; (2) to reason the spatio-temporal constraints integratedly; (3) to discover the spatio-temporal association pattern. In this project, the coupling architecture between spatio-temporal reasoning and spatio-temporal association pattern mining will be constructed to provide theories, approaches and tools for analytics towards spatio-temporal data and improve the prediction capabilities of spatio-temporal database.

采用时空关联模式预测移动对象时空过程是当前时空数据分析领域的一个前沿研究方向。现有时空关联模式发现方法大多是对传统关联规则挖掘方法的扩展，割裂了时空整体特征，难以客观地反映移动对象演变过程，且不能有效处理时空不确定性问题。为此，本项目基于空间认知，研究一套移动对象时空过程预测的理论与方法，主要包括：（1）时空过程的认知与描述；（2）时空约束集成推理；（3）时空过程关联模式发现。通过本项目的深入研究，建立时空推理与时空关联模式发现的耦合体系，从而为时空数据分析提供理论、方法及工具，并提升时空数据库的预测能力。

随着对时空变化动力与变化规律探索以及地理信息知识获取的需求，以过程为核心的时空数据模型已成为时空表达与建模理论的热点问题，并将驱动下一代地理信息技术的发展。但现有时空过程模型大多基于特定的应用领域和针对特定的科学问题设计，并且主要用于历史数据的存储和管理，导致积累的时空数据和非时空数据未得到有效的利用，缺乏对时空过程变化趋势的预测机制。本项目旨在从空间认知的角度，建立时空推理与时空关联模式发现的耦合体系，以揭示移动对象时空过程演化规律。本项目的主要研究内容包括：①研究了移动对象时空过程模型的认知准则和描述指标，对移动对象时空过程模型的认知准则及其描述指标进行了系统分类，建立了移动对象时空过程的认知与描述模型；②提出了集成时空拓扑关系、时空距离关系和时空方位关系，对移动对象时空过程进行时空约束集成推理方法；③在发展时空数据分析处理方法的基础上，顾及不同层次约束关系，构建了时空过程关联模式发现方法。本项目研究的科学意义在于：遵循人类空间认知的客观规律，系统地研究移动对象时空过程的预测模型与方法。一方面将丰富时空数据分析的理论方法体系，促进“以人为中心”的信息技术发展；另一方面亦将提升时空数据库对移动对象变化过程的预测能力。