《时空序列解析》课件

时空序列解析导论探索数据的时间与空间维度，揭示其深层规律把握复杂系统的演化特性，预测未来发展趋势什么是时空序列定义基本形式与传统数列区别同时具备时间和空间维度的数据序列表示为Zs,t，s为空间位置，t为时间点增加空间关联性，更复杂的相关结构时空序列的应用领域气象预测天气预报、气候变化、极端天气事件分析交通分析城市交通流量预测、拥堵分析、路径规划金融市场区域经济波动、房价预测、资产价格传导医疗健康疫情传播、疾病扩散模拟、医疗资源分配时空数据类型与采集点数据气象站点、移动传感器、地理事件线数据河流流量、交通路网、迁徙路径面数据行政区划、土地利用类型、污染扩散区域主要传感器及来源遥感卫星、移动设备、物联网传感器网络数据预处理方法概览质量评估数据完整性与可靠性检查异常值检测基于统计和空间关系的异常识别缺失值处理时空插值填补数据空缺统一坐标系转换空间投影与时间标准化时空特征分析时间相关性空间相关性周期性、趋势性、季节性分析聚集性、分布规律、邻近效应多尺度分析时空交互宏观与微观结构的关联扩散过程、时滞效应时间序列基础回顾定常性概念趋势分解自相关分析偏自相关统计特性不随时间变化长期变化与周期性波动分离不同时间间隔的相关程度剔除中间时间点影响的相关性空间自相关基础莫兰指数空间权重矩阵局部空间指标全局空间自相关度量指定义空间单元间关系的LISA统计量、热点分析标数学表示变异函数测量空间依赖性随距离变化典型时空模型家族静态模型1固定时间点的空间分析动态模型2捕捉时空演化规律短期模型3关注近期波动与突变长期模型4揭示长期演化趋势与模型ARMA SARIMA回顾ARMA自回归与移动平均组合处理平稳序列的经典方法扩展SARIMA引入季节性分量处理周期性变化建模流程模型识别、参数估计诊断检验、预测应用时空自回归模型STAR基本公式Zt=φW·Zt-1+εtW为空间权重矩阵，捕捉空间单元间关系常见变种STARIMA、STARMA等扩展模型基于核的时空建模1核密度估计非参数化建模方法2支持向量机高维特征空间映射3核函数选择高斯核、径向基核4参数优化交叉验证确定最佳参数时空克里金插值法基础原理实现步骤应用案例基于变异函数的最优线性无偏估计变异函数拟合、权重计算、预测值生成降雨量分布预测、土壤特性插值空间计量经济学方法模型类型数学表达适用场景空间滞后模型SAR y=ρWy+Xβ+ε空间溢出效应空间误差模型SEM y=Xβ+u,u=λWu+ε空间相关残差杜宾模型SDM y=ρWy+Xβ+WXθ+ε复杂空间关系时空贝叶斯建模32层次结构关键优势数据、过程、参数三层建模不确定性量化、先验知识融入4典型应用环境监测、疾病映射、降水预测时空深度学习方法简介发展历程优势与挑战从传统CNN/RNN到图网络和注意力机优势自动特征提取、非线性复杂关系制建模从单一空间/时间维度到时空融合建模挑战数据需求大、可解释性差、计算成本高卷积神经网络（）与空间CNN建模卷积机制网络结构空间建模应用局部感受野、卷积层、池化权重共享、特层、全连接层栅格数据分征提取组合析、空间特征提取卷积3D同时捕捉时空特征的卷积操作循环神经网络（）与时间建模RNN记忆机制结构LSTM12利用隐藏状态保存历史信息输入门、遗忘门、输出门控制信息流时序预测优势变体GRU捕捉长期依赖关系简化结构、减少参数量43时空图神经网络（）ST-GNN与时空序列Transformer1自注意力机制动态捕捉序列内任意位置的依赖关系2并行计算能力摆脱RNN序列依赖，支持大规模并行训练3多头注意力从不同表示子空间学习关联模式4位置编码保留时间和空间位置信息异常检测与变化点识别基于规则算法流程评价指标阈值法、统计控制图特征提取、模型构建、阈值判定精确率、召回率、F1分数预测与模拟单步预测仅预测下一时间点状态多步预测递归或直接预测多个时间点蒙特卡洛模拟生成多个可能的未来场景情景分析在不同假设条件下进行预测特征工程与模型选择特征提取时间特征（趋势、季节性）、空间特征（位置、距离）特征选择过滤法、包装法、嵌入法、主成分分析模型选择交叉验证、信息准则（AIC、BIC）、嵌套测试高维时空数据降维线性降维非线性降维主成分分析PCA t-SNE多维标度法MDS AutoEncoder自编码器线性判别分析LDA流形学习缺失值插补方法传统方法均值/中位数填充、最近邻插值时间插补线性插值、样条插值、ARIMA拟合空间插补克里金法、反距离加权法时空联合插补时空克里金、张量补全、神经网络重建模型评价指标误差类指标空间精度指标综合评价•MAE（平均绝对误差）•空间相关性保持度•时空交叉验证•RMSE（均方根误差）•边界精度评估•模型稳定性测试•MAPE（平均百分比误差）•空间聚类一致性•计算效率评估开源数据集介绍时空序列分析主流库Pythonstatsmodel PySALGeoPandass空间分析库，时间序列统计空间计量经济地理数据处模型，ARIMA学工具理，空间对象家族支持操作rasterio栅格数据分析，遥感影像处理与在时空TensorFlow PyTorch分析中的应用1数据预处理时空数据张量化，归一化，数据增强2网络构建CNN+LSTM混合、GNN、Transformer架构3训练流程损失函数定义，优化器选择，学习率调度4模型部署模型导出，服务容器化，边缘设备优化数据可视化工具与关键图形热力图动态地图三维表面色彩编码显示数值分布强度时间轴动画展示空间变化立体展现数值起伏变化可视化方案设计要点配色方案1科学色谱，考虑色盲友好交互设计2缩放，过滤，细节展示动态分析3时间轴控制，变化过程展示跨平台适配4响应式设计，移动设备支持实例北京空气质量时空建模数据采集35个监测站点，5年PM

2.5数据特征工程气象条件，土地利用，交通流量模型构建时空图卷积网络，自注意力机制结果分析污染热点识别，扩散路径追踪实例城市交通流量预测路网构建历史数据分析1基于交通传感器定义图结构发现流量模式与时空规律2交互式可视化模型设计4实时流量监测与预测展示3DCRNN扩散卷积循环网络实例疫情扩散COVID-195321数据维度建模阶段影响因子确诊率、人口流动、政策干预、气候条初期爆发、政策管控、疫苗接种研究发现的主要传播相关变量件、社会经济实例电力负荷预测应用案例总结与常见问题数据维度高参数多样性维度灾难，特征选择关键超参数选择影响模型表现计算效率可解释性大规模时空数据处理耗时深度模型黑盒特性，解释困难前沿进展一大规模时空模型云计算框架分布式计算加速模型训练1模型并行化2数据切片与模型分段训练联邦学习3保护隐私的分布式建模方法多粒度计算4不同尺度空间单元的协同建模前沿进展二时空迁移学习学习策略跨区域应用效果提升源域知识到目标域的迁移机制从数据丰富区域向数据稀疏区域迁移减少目标区域数据需求，提高建模效率前沿进展三多模态时空融合数据类型融合方法卫星遥感、无人机影像早期融合特征级联移动轨迹、社交媒体中期融合多输入网络物联网传感器网络晚期融合集成决策前沿进展四因果推断与时空溯源1结构化贝叶斯网变量间因果关系的图结构表示2干预分析计算变量干预对系统的影响路径追踪识别事件扩散的时空传播路径4反事实分析评估不同干预策略的可能结果前沿进展五零样本与小样本学习元学习学会如何学习，快速适应新任务领域适应减小源域与目标域分布差异对比学习学习样本间的相似性和差异性知识蒸馏从复杂模型转移知识到简单模型持续学习与模型更新在线学习经验回放实时数据流中不断更新模型存储历史样本防止灾难性遗忘增量学习概念漂移检测43保留已学知识同时适应新模式识别数据分布变化触发模型更新时空序列常见挑战维度灾难高维特征空间中的稀疏性，需降维处理噪音与异质性多源数据质量不一，标准化困难多尺度问题不同时空尺度数据的整合与分析实时性要求大数据环境下的快速分析与决策如何提升模型泛化能力正则化方法数据增强技术•L1/L2正则化•时间拉伸与平移•Dropout策略•空间旋转与缩放•批量归一化•噪声添加集成学习•Bagging方法•Boosting技术•多模型融合项目实践与论文推荐经典论文项目GitHub《Diffusion ConvolutionalRNN》LibCity时空预测库《Spatial-Temporal GraphAttention》STGCN交通流量预测《Deep Spatio-Temporal PySTL时空学习工具包Forecasting》产业化应用案例展望智慧城市智能物流能源管理交通管控、资源调配、路径优化、仓储布局、电网负载调度、可再生环境监测需求预测能源整合公共安全风险区域预警、事件应急响应未来发展趋势智慧时空数据平台驱动自动决策数字孪生与虚实融合AI多源融合、云端协同、全景感知实时响应、情景预案、自主优化现实映射、虚拟仿真、闭环调控课程知识点回顾理论基础时空相关性、统计模型、机器学习方法工具预处理、模型构建、评估预测应用案例交通、环境、疫情、能源前沿进展大规模模型、迁移学习、多模态融合参考文献与资源列表主要教材《时空数据分析导论》《空间统计学》《地理信息系统原理》期刊与会议IEEE TKDE,KDD,IJCAI,AAAI空间数据挖掘专题数据资源开放街道地图、全球气候数据集、交通传感器网络工具软件ArcGIS、QGIS、GeoDa、PySAL、时空学习框架谢谢聆听互动问答联系方式欢迎提问交流，分享研究心得邮箱professor@university.edu可通过微信群继续讨论技术细节研究中心时空大数据分析实验室研究生招募中，欢迎有志者加入。