导读:本文包含了城市空间数据挖掘论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据挖掘,空间,城市,地理信息系统,等值线,自动机,山西省。
城市空间数据挖掘论文文献综述
林慧,郑新奇,张春晓[1]（2015）在《基于分形Voronoi图的城市空间分布特征数据挖掘——以山西省为例》一文中研究指出本文引入以城市中心性强度为权重的加权Voronoi图,结合城市空间分布特征与周长—面积分形维数,研究了山西省地级市2009—2013年城镇发展的稳定性和均衡性,探究城市空间分布特征的时空数据挖掘;提出基于中心性强度为尺度的分形维数,尝试探究山西省地级市中心性强度的分形特征,分析山西省中心性强度的变化。研究表明:山西省2009—2013年各地级市间影响范围差距有减小的趋势,空间影响范围呈现上下波动的态势,山西省东部城镇发展趋势较好,西部城镇发展态势较弱,由周长—面积分形维数可得:2009—2013年山西省整体发展态势较不稳定;本文提出的基于中心性强度为尺度的分形维数主要处于1到2之间。(本文来源于《测绘学报》期刊2015年S1期）
孙艳青,张海燕,王颖[2]（2012）在《基于GIS的城市空间数据挖掘系统设计与实现》一文中研究指出城市空间数据挖掘系统可以更全面地挖掘空间数据库中的城市发展信息。对该系统的结构、功能设计等做了详细介绍;该系统以MapInfo为平台,采用MapBasic、Visual FoxPro等对空间数据挖掘方法和空间数据预处理编制程序,并与SPSS、MatLab等软件集成,初步建立了城市空间数据挖掘实验系统,并结合山东省进行了大量应用实验研究,获取了一批城市空间数据挖掘结果。(本文来源于《2012中国环境科学学会学术年会论文集（第二卷）》期刊2012-06-01）
卢志刚,李杰平[3]（2011）在《基于空间数据挖掘的城市地价时空分析》一文中研究指出如何对地价监测资料进行空间数据挖掘,直观地展现和分析数据结果,准确地反映出地价的时空演化规律,是城市地价动态监测研究的关键问题.针对此问题,利用GIS软件和商业地价监测资料,建立数字地价模型,利用空间数据挖掘中的空间分析方法,对地价进行空间分析,实现基于地价等值线图和地价剖面图的地价分析,揭示地价的时空演化规律.(本文来源于《江西理工大学学报》期刊2011年05期）
张绍基,许菡[4]（2011）在《基于空间数据挖掘聚类分析的城市房价分布规律研究》一文中研究指出房地产的空间位置对价格确定极其重要,为发现城市房价分布规律及其变化趋势,文章提出了运用空间数据挖掘方法对房价数据进行聚类分析,并使用空间相关性统计指标及k-means聚类方法研究房价分布规律。文章将该分析方法应用于北京市房地产价格的空间分布研究中进行验证,结果表明北京市房地产价格具有较强的空间相关性并且呈一定的聚类分布的特点,其中运用聚类方法k-means算法分析北京市各个城区房价得到显着性较好的聚类效果。(本文来源于《兰州学刊》期刊2011年05期）
杨苏宁[5]（2010）在《空间数据挖掘在城市地理信息系统中的应用》一文中研究指出空间数据挖掘与地理信息系统是非常热门的技术之一。空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系,并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。地理信息系统(Geographic Information System或Geo-Information system,GIS)有时又称为“地学信息系统”或“资源与环境信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下,对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。城市地理信息系统简称“UGIS”。它是地理信息系统的一个分支,近年来随着中国城市化进程的加快,城市各行业之海量数据库的建立,出现所谓“数据丰富,知识贫乏”的现象,采用数据挖掘方法和技术支持城市发展,是地球信息科学面对的一项新任务。这样城市地理信息系统和空间数据挖掘的结合就成了自然而然的事情。本文基于空间数据挖掘城市GIS的智能化设计,是在原有的城市GIS的基础上,集成空间数据挖掘算法加上智能预测功能,进行系统智能化管理的研究。本文主要内容包括:1.首先介绍空间数据挖掘的定义及特点,并对其研究方向及研究过程和方法进行了描述。其后着重介绍了空间聚类理论的概念及其方法,并对其进行分析。2.介绍了地理信息系统的定义及组成,并对其数据特点进行重点分析,研究其应用方向及其功能。其后介绍了GIS空间数据库的相关概念及空间数据的结构与特点,并对空间数据库的组织方式与关系模式进行分析。3.主要构建了一种基于空间数据挖掘的城市GIS系统,分析了系统结构,并给出了部分系统的实验结果。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2010-04-12）
陈眉舞,徐逸伦,宗跃光[6]（2008）在《空间数据挖掘及其在城市科学中的应用展望》一文中研究指出空间数据挖掘(SDM)是一项诱人而又充满挑战性的前沿技术,它将为空间信息系统赋予知识发现的能力,并推进智能化空间信息系统的发展。本文对SDM的内涵与研究动态进行了综述,并着重探讨了SDM在城市科学中应用的可能性,指出我国城市与区域研究应当积极引入空间数据挖掘的理论方法,从而有助于学科的突破。(本文来源于《江苏城市规划》期刊2008年11期）
孙元军,郑新奇[7]（2007）在《基于SQL Server的城市地籍空间数据挖掘探讨》一文中研究指出地籍资料记载了土地的基本信息,其数量巨大,使用传统方法不宜处理。而数据挖掘技术可以有效分析大量数据,从中提取有用的信息。论文尝试使用SQL Server2000组件Analysis Manager软件,对地籍信息进行数据挖掘操作。实验结果发现该方法具有一定的实用性,得出的结果具有一定的参考价值。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2007年13期）
崔阳,王华[8]（2006）在《城市地下管网GIS中的空间数据挖掘模型设计》一文中研究指出GIS在城市地下管网中的广泛应用导致了管网数据库中数据量的急剧增长。为提高城市地下管网的管理水平,更好地从管网数据库中采集有价值的知识,将空间数据挖掘技术运用到地下管网GIS系统是一种行之有效的方法。介绍GIS和空间数据挖掘结合的必要性,分析了基于空间数据仓库实施空间数据挖掘的理论依据,给出了一个实用的城市地下管网GIS空间数据挖掘模型。该模型可有效地在管网GIS中实现挖掘功能,使GIS具备一定的智能化特征。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2006年17期）
王辉[9]（2006）在《城市空间数据挖掘方法的研究》一文中研究指出对空间数据挖掘框架、研究现状进行了回顾与研讨,并基于空间关系与城市发展指标一体化的空间对象概念模型,重点提出空间分类、空间动态模拟等一系列城市空间数据挖掘计算方法．(本文来源于《山东省测绘学术年会论文集》期刊2006-06-30）
荣燕妮[10]（2005）在《城市空间动态数据挖掘方法及应用研究》一文中研究指出以城市发展决策中的空间信息需求为目标,以地理信息科学和城市地理学理论为指导,在已有空间数据挖掘研究的基础上,对城市空间动态数据挖掘理论、方法和应用进行了较深入研究。研究内容包括城市空间离散状态属性预测与模拟、城市空间连续状态属性预测方法及应用、城市群重心移动轨迹预测等方面,改进了一些已有的空间数据挖掘方法,进行了大量应用实验研究,初步建立了一个挖掘实验系统。论文主要包括以下六部分内容:第一部分引言。阐述了空间动态数据挖掘的定义,对近年来国内外相关研究进行了归纳,主要集中在四个方面:空间数据挖掘理论体系研究、空间数据仓库研究、空间数据挖掘方法研究和空间数据挖掘系统研究,最后论述了空间动态数据挖掘的基本方法。第二部分城市空间离散状态属性预测。建立了一种具有操作性的元胞自动机预测方法,即从多时相的空间数据中挖掘空间单元状态的局部转换规则和基于局部转化规则的随机模拟方法。并运用该方法以济南市为例探讨城市土地利用空间结构预测的方法及应用。第叁部分城市空间连续状态属性预测。主要研究城市连续空间场的模拟方法,如经济产值空间分布结构的预测方法。提出了一种空间关系与属性特征一体化的空间自回归分析方法,即把空间关系和时滞思想纳入普通的自回归分析模型,建立连续属性的空间动态预测方法,并对山东省17 个地级市的GDP 总量进行空间自回归预测计算。第四部分城市群重心移动轨迹预测方法。根据城市规模—等级定则(Zipf 定则)、坐标分离策略和遗传算法(GA),分别提出了两种城市群重心移动预测的方法。第五部分建立城市动态数据挖掘实验系统。以GIS 工具MapInfo 系统为平台建立空间与属性数据库,采用MapBasic、VFP 等对本论文提出的空间动态数据挖掘方法和空间数据预处理编制程序,采用VB 编写系统界面,建立一个实验性的城市空间动态数据挖掘系统。第六部分研究总结与展望。对本文中所取得的研究成果进行了总结,并提出了进一步的研究方向。(本文来源于《山东师范大学》期刊2005-04-22）
城市空间数据挖掘论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
城市空间数据挖掘系统可以更全面地挖掘空间数据库中的城市发展信息。对该系统的结构、功能设计等做了详细介绍;该系统以MapInfo为平台,采用MapBasic、Visual FoxPro等对空间数据挖掘方法和空间数据预处理编制程序,并与SPSS、MatLab等软件集成,初步建立了城市空间数据挖掘实验系统,并结合山东省进行了大量应用实验研究,获取了一批城市空间数据挖掘结果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
城市空间数据挖掘论文参考文献
[1].林慧,郑新奇,张春晓.基于分形Voronoi图的城市空间分布特征数据挖掘——以山西省为例[J].测绘学报.2015
[2].孙艳青,张海燕,王颖.基于GIS的城市空间数据挖掘系统设计与实现[C].2012中国环境科学学会学术年会论文集（第二卷）.2012
[3].卢志刚,李杰平.基于空间数据挖掘的城市地价时空分析[J].江西理工大学学报.2011
[4].张绍基,许菡.基于空间数据挖掘聚类分析的城市房价分布规律研究[J].兰州学刊.2011
[5].杨苏宁.空间数据挖掘在城市地理信息系统中的应用[D].江苏科技大学.2010
[6].陈眉舞,徐逸伦,宗跃光.空间数据挖掘及其在城市科学中的应用展望[J].江苏城市规划.2008
[7].孙元军,郑新奇.基于SQLServer的城市地籍空间数据挖掘探讨[J].计算机工程与应用.2007
[8].崔阳,王华.城市地下管网GIS中的空间数据挖掘模型设计[J].计算机工程与设计.2006
[9].王辉.城市空间数据挖掘方法的研究[C].山东省测绘学术年会论文集.2006
[10].荣燕妮.城市空间动态数据挖掘方法及应用研究[D].山东师范大学.2005
论文知识图
