29、连续线段上的空间天际线查询研究

连续线段上的空间天际线查询研究

1. 引言

近年来,基于位置的服务(LBS)得到了广泛研究,大多数LBS应用旨在为用户提供位置信息。然而,当周围存在大量对象时,用户往往想知道哪个对象更好。天际线查询在多标准决策中起着重要作用,能够帮助用户解决这一问题。

给定两个对象 (O_1 = (x_1, x_2, x_3, \ldots, x_d)) 和 (O_2 = (y_1, y_2, y_3, \ldots, y_d)),如果对于所有 (1 \leq i \leq d) 都有 (x_i \leq y_i),并且存在一个维度 (j) 使得 (x_j < y_j),则称 (O_1) 支配 (O_2)。天际线包含那些不被其他任何对象支配的对象。例如,在二维空间中有八个酒店对象,每个对象有价格和到海滩的距离两个属性,若我们更喜欢价格低且离海滩近的酒店,那么 (O_3) 在价格和距离方面优于 (O_2)、(O_4)、(O_5) 和 (O_6),天际线结果包含 (O_1)、(O_3) 和 (O_7) 这三个不被其他对象支配的对象。

传统的天际线问题假设数据点的所有维度都是静态的,比如酒店到海滩的距离是固定的。近年来,一些人开始考虑动态属性,出现了如动态天际线、反向动态天际线和空间天际线查询等多种变体。空间天际线查询(SSQ)考虑了动态属性,给定一组数据点 (D) 和一组查询点 (Q),SSQ 通过考虑一组属性,从 (D) 中检索不被 (D) 中其他任何点支配的点,这些属性是每个数据点到 (Q) 中查询点的距离,支配关系由 (D) 的空间和非空间属性共同决定。

有时用户会在移动轨迹上而不是固定位置发出天际线查询,并且用户可能不希望得到距离自己太远的天际线点。因此,我们提出了

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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