时空序列预测：融合空间尺度特性建模方法

"中提出的尺度-亚马逊云服务aws certified solutions architect - associate标准考试精准题库" 本文主要探讨了时空序列数据的空间尺度转换及其在预测建模中的应用。在时空序列数据处理中，空间尺度转换是一个关键步骤，它涉及到数据从一个尺度到另一个尺度的变换，分为尺度上推和尺度下推。尺度上推是从较小尺度推导出较大尺度的信息，而尺度下推则是相反的过程。常用的空间尺度转换方法包括点与多边形叠加、面域加权、最大化保留和修正的面域加权。 时空序列聚类分析是将数据根据空间邻接性和时间相似性分组，形成不同的簇。与传统空间点聚类不同，时空序列聚类还需要考虑时间序列的相似性。已有研究中，骆剑承等人提出了一种多尺度单元区域划分方法，通过融合空间单元的专题属性和邻接关系实现尺度转换。王海起等则改进了经典的Ｋ－Means聚类算法，强调了空间单元的邻接关系，确保满足邻接性的对象被分配到同一簇。 基于聚类的尺度上推过程可以概括为：首先对小尺度下的时空序列数据进行聚类，然后将属于同一簇的空间单元和时间序列合并，从而得到大尺度下的时空序列。小尺度通常指观测数据的精细尺度，而大尺度则是通过聚类有效性评价选择的最佳聚类结果，实现了数据尺度的提升。 在时空序列预测建模方面，假设原始数据由大尺度下的全局趋势和小尺度下的局部偏差组成。首先，将原始数据转换到大尺度，提取其趋势特征。接着，去除趋势部分，留下反映偏差的部分。最后，利用灰色系统模型和Bp神经网络分别对趋势项和偏差项建模，组合两种模型的预测结果作为原始时空序列的预测值。这种方法在实际的年降水量和日均PM2.5浓度预测中得到了验证，表明融合空间尺度特性的时空序列预测模型可以进行多尺度预测，并具有较高的预测精度。 关键词：空间尺度；时间序列；预测模型；时空序列；尺度上推；尺度下推；聚类分析；灰色系统模型；Bp神经网络