文档介绍：该【物联网时空数据集成与挖掘 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【物联网时空数据集成与挖掘 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,如位置传感器、GPS数据。、空间依赖性和异构性等特征。、格式和粒度带来的挑战。、同化、数据仓库和联邦数据库。。、空间分析和时空关联分析。、高维和高动态性。、处理和分析的挑战,需要云计算和分布式计算技术。、模式和因果关系。、时空聚类和时空分类。、图表和现实增强等技术展示时空关系。:物联网设备上的传感器不断采集实时数据,包括位置、温度、湿度、运动等;:GPS、GLONASS、北斗等定位技术提供设备所在位置的信息;:来自传感器或定位系统的实时数据流,具有连续性和时间变化性。:物联网数据通常具有时空相关性,位置和时间对数据分析至关重要;:传感器和定位设备数量庞大,产生海量的数据,对存储和处理提出了挑战;:来自不同传感器和设备的数据类型多样,包括数值、文本、图像等;:物联网数据通常是实时的,需要快速处理和分析以提取有价值的信息;:传感器数据和定位数据可能存在误差和不确定性,需要考虑数据的不确定性因素;,解决数据异构性和格式差异问题。、数据模型映射和数据清洗等技术对数据进行预处理,确保数据质量和一致性。,如基于距离相似度、贝叶斯网络和决策树的匹配算法,识别和合并具有相似特征的时空数据。主题名称:、空间坐标和其他元数据信息对时空数据进行时间和空间对齐,消除数据之间的偏移和冲突。,如时间插值、空间平滑和时空聚类,处理缺失值、噪声和异常值,提高数据的准确性和可靠性。,采用时空概率匹配和模糊时空分析技术来处理时空数据的模糊性。主题名称:数据源融合与匹配