王佳璆、邓敏、程涛、黄健柏所著的《时空序列数据分析和建模》在集成时空自相关移动平均模型的基础上,借鉴神经网络、支持向量相关等智能计算方法应用于时问序列分析和空间数据分析中的思想,从寻找易用、准确、可靠、实用性强的时空序列建模方法的角度出发,在对时空自相关移动平均模型进行深入系统研究的基础上,构建了几种新的时空序列模型,并通过这些模型在实例中的表现,对它们的性能进行了全面的分析和评估。
时空数据分析是从海量的地理时空数据中提取信息、知识的有效手段。王佳璆、邓敏、程涛、黄健柏所著的《时空序列数据分析和建模》全面介绍了时空序列数据分析和建模的方法。在系统介绍时空数据分析的概念、内容、结构体系和研究进展的基础上,对时空数据的性质进行了探讨;然后以时空数据类型为线索,分别研究了空间点、线和面时空数据的时空一体化分析和建模方法,以及基于智能学习算法的时空数据分析和建模方法,并分别采用社会经济统计数据、环境温度数据、交通路网数据对各种时空模型进行了验证;分析比较了不同模型之间的优缺点及各模型的适用范围;最后对时空序列数据分析和建模方法未来的发展进行了展望。
《时空序列数据分析和建模》结构严谨,理论、方法和应用结合紧密,是面向GIS专业时空数据分析课程的教材,既可供高等院校测绘、地理、经济、环境等专业的研究生使用,同时也可作为相关领域研究和技术人员的参考书。