Suite

Comment appliquer un poids à la carte thermique de Google ?


J'essaie de tracer une carte thermique Google en fonction des objets JSON renvoyés. Voici mon JavaScript :

function getHeatMap() { heatLayer = new HeatmapLayer({ config: { "useLocalMaximum": true, "radius": 40, "gradient": { 0.45: "rgb(000,000,255)", 0.55: "rgb(000,255,255)", 0.65 : "rgb(000,255,000)", 0.95: "rgb(255,255,000)", 1.00: "rgb(255,000,000)" } }, "map": map, "domNodeId": "heatLayer", "opacity": 0.85 }); $.ajax({ url : "index.aspx/getBusCommuter", type : "POST", data : "", contentType : "application/json; charset=utf-8", dataType : "json", success : function ( data) { var analysé = JSON.parse(data.d); $.each(analyse, fonction (i, jsondata) { var coordXicon = jsondata.BusStopX; var coordYicon = jsondata.BusStopY; var commuterAmt = jsondata.CommuterAmt; var data = [ { attributs : {}, géométrie : { spatialReference : { wkid : 102100 }, type : "point", x : coordXicon, y : coordYicon, poids : commuterAmt } } ] ; heatLayer.setData(data); }) ; map.addLayer(heatLayer); }, erreur : fonction (requête, état, erreurs) { } }); }

Fondamentalement, j'ai essayé de définir le poids thermique par commuterAmt afin qu'il ne s'agisse pas simplement de tracer simplement une chaleur à chaque coordonnée que j'ai déclarée. Cependant, cela ne fonctionne pas. Pour chaque point sur la carte, il suffit simplement de tracer une chaleur sans prendre en compte l'Amt de banlieue.

L'image ci-jointe montre la chaleur tracée sur chaque arrêt de bus. Bien que chaque arrêt de bus ait des navetteurs différents, la chaleur semble tout de même la même.

Je me demande s'il existe un autre moyen de définir le poids en tant que carte thermique utilisée dans Google Maps.


Fondamentalement, je viens de définir un nombre d'attributs comme les codes suivants :

data.push( { attributs : {count :commuterAmt}, géométrie : { spatialReference : { wkid : 102100 }, type : "point", x : coordXicon, y : coordYicon } } );

Famille

Texte en format libre: CESSION CORRECTIVE POUR CORRIGER LE NOM DU CESSIONNAIRE ENREGISTRÉ PRÉCÉDEMMENT SUR LA BOBINE 053654 CADRE 0254. LE(S) CESSIONNAIRE(S) CONFIRME PAR LA PRÉSENTE LA LIBÉRATION DE LA SÉCURITÉ ACCORDÉE EN VERTU DE L'ACCORD DE SÉCURITÉ BREVET PRÉCÉDEMMENT ENREGISTRÉASSIGNOR : STARBOARD81/FUND VALUE :

Date effective: 20200630

Le nom du propriétaire: R2 SOLUTIONS LLC, TEXAS

Texte en format libre: CESSION DES CESSIONNAIRES INTERETCESSIONNAIRE : EXCALIBUR IP, LLCREEL/FRAME :055283/0483


Les fonctionnalités incluent:

  • utile comme script de ligne de commande ou module Python
  • L'entrée peut être une liste de points ou un journal de route GPX.
  • Restitue les pistes GPX sous forme de segments de ligne, plutôt que de points déconnectés.
  • Peut générer des animations à l'aide de ffmpeg, montrant l'accumulation de vos données.
  • Peut composer vos données sur des tuiles OpenStreetMap.
  • Trop d'options, pas assez de documentation.
  • Publié sous l'AGPL, vous êtes donc libre de l'améliorer et de partager votre version.

1 réponse 1

Toutes les corrélations sont comprises entre 0,89 et 0,94. Ainsi, au lieu d'essayer d'expliquer les différences minimes entre eux, vous devriez souligner leur homogénéité.

Il n'est pas clair que ce graphique capture un aspect significatif de vos données ou découvertes. Si vous êtes particulièrement intéressé par la description de la trajectoire des changements au fil du temps, vous trouverez peut-être plus révélateur de représenter graphiquement les progressions des poids sous la forme d'un ensemble de séries chronologiques (le terme « sparklines » pourrait convenir). Ou, si vous cherchez à quantifier, par exemple, les différences moyennes (jour 2 - jour 1) par opposition aux différences moyennes sur d'autres périodes, vous pouvez utiliser l'ANOVA à mesures répétées.


Un rapide aperçu statistique des données¶

Définissons quelques fonctions pour trier le mois, le jour de la semaine et l'heure de l'événement, ainsi que pour extraire les coûts des dommages dans des colonnes séparées. Ceci est toujours pratique et nous aide à séparer les préoccupations sur lesquelles nous voulons enquêter.

Python a un package datatime intégré qui nous permet de travailler plus facilement avec les dates et les heures et la conversion entre les chaînes (représentation textuelle) et les objets de date et d'heure chronologiques réels.

Ensuite, nous appliquons les fonctions et créons des colonnes supplémentaires.

Et puis nous pouvons tracer différentes distributions de lorsque les crimes ont eu lieu…


Abstrait

Cet article étudie le potentiel d'utilisation du stockage d'énergie par gravité avec des poids suspendus comme nouvelle technologie pour le réaménagement de puits de mine profonds abandonnés. La technologie a une densité énergétique relativement faible, mais présente des avantages, notamment une capacité de puissance découplée de sa capacité énergétique, aucune limite de cycle et la possibilité d'être combinée avec le stockage d'énergie par air comprimé. Il est actuellement à l'essai au Royaume-Uni, ciblant les mines de charbon abandonnées. L'article présente une analyse pour dimensionner le poids suspendu afin de maximiser la capacité de stockage d'énergie, compte tenu des dimensions physiques d'un puits de mine. De plus, il est montré que la capacité de puissance du moteur et de l'électronique de puissance du système déterminent le taux de rampe maximal, et donc la gamme de services du système d'alimentation qui peuvent être fournis. Une étude de cas est présentée, estimant la capacité totale de stockage d'énergie qui pourrait être obtenue en convertissant des mines abandonnées dans les Midlands du Royaume-Uni, en utilisant les données du système d'information géographique du United Kingdom Government Coal Authority Abandoned Mine Catalogue.


Créer et personnaliser un panneau

Pour obtenir des instructions détaillées sur la création d'un panneau, la procédure décrite dans cet article explique comment :

  • Créer un panneau
  • Ajouter des éléments au panneau
  • Établir les liens entre les éléments
  • Personnalisez les paramètres d'affichage pour chaque élément et connexion dans le panneau

Une fois le diagramme du panneau dessiné, les alertes et les requêtes peuvent être liées aux éléments du panneau afin de fournir des informations en temps réel sur les performances et les conditions. Pour savoir comment procéder, consultez les articles :

Pour l'instant, créons un panneau et personnalisons-le.

Sélectionner Panneaux dans le volet de navigation. Ouvrez la liste déroulante des noms de panneau et sélectionnez Créer un nouveau panneau. S'il s'agit du premier panneau à être créé dans le domaine, vous verrez à la place un message de bienvenue avec un bouton pour créer votre premier panneau.

  • Mettre à jour - Cliquez pour enregistrer périodiquement les modifications que vous avez apportées au panneau. Cela ne vous fait pas sortir du mode édition.
  • Supprimer - Cliquez pour supprimer le panneau.
  • Arrière - Cliquez pour quitter le mode édition. Si vous avez des modifications non enregistrées, vous serez invité à les enregistrer avant de quitter. Pour entrer à nouveau en mode édition, cliquez sur à gauche de la barre d'outils.

Une fois vos éléments dans le panneau et les connexions établies entre eux, vous êtes prêt à appliquer des paramètres visuels aux éléments et aux connecteurs du panneau. Commençons par travailler avec les éléments. Cliquez sur un élément du panneau pour afficher le volet des paramètres à droite du canevas.

Les paramètres varient en fonction du type d'élément, mais vous pouvez voir des paramètres organisés dans les groupes suivants :

Ces groupes de paramètres n'apparaissent que pour les éléments extraits du Formes de base zone de la palette d'articles. Ils contrôlent l'apparence de la forme sélectionnée, y compris la couleur, l'épaisseur de la ligne et l'arrondi des coins de la forme. Lorsque la forme sélectionnée a deux contours, les groupes de polygones apparaissent afin que différents styles puissent être appliqués à chaque contour. Il existe une forme spéciale appelée image dans le Formes de base grouper.

Cet élément vous permet d'ajouter des icônes ou des images personnalisées à votre panneau. Le Présentation le réglage de cet élément contient un URL de l'image champ où vous entrez l'URL de l'image que vous souhaitez utiliser. Cela signifie que vous n'êtes en aucun cas limité au jeu d'icônes fourni par défaut dans la palette.

Ce groupe contient un champ de texte libre dans lequel vous pouvez enregistrer des notes ou des commentaires liés à l'élément de panneau sélectionné. Cela peut être utile pour enregistrer toute information d'identification supplémentaire pour l'article qui n'est pas exprimée dans l'étiquette. Ces informations ne sont disponibles que pour les utilisateurs qui ouvrent le panneau en mode édition.

Maintenant que vous avez adapté les éléments sur le canevas, vous pouvez maintenant améliorer et modifier l'apparence des connecteurs. Survolez un connecteur dans le panneau et cliquez sur l'icône d'engrenage pour afficher ses paramètres à droite du canevas.

Ces groupes règlent la couleur et la taille des pointes de flèche au début ou à la fin du connecteur. Par défaut, le marqueur source est défini sur la taille 0 afin qu'aucune pointe de flèche ne s'affiche. Pour afficher une pointe de flèche au début du connecteur, augmentez la taille dans le Marqueur de source grouper.

Notez qu'en mode d'affichage, la palette d'icônes et le volet des paramètres disparaissent et les boutons de la barre d'outils changent . C'est ainsi que tous les utilisateurs du domaine disposant des autorisations nécessaires afficheront et interagiront avec votre panneau. Pour plus d'informations sur le mode d'affichage, voir Utilisation des panneaux.


Introduction

Avec le développement du trafic urbain, la technologie d'analyse visuelle joue un rôle important dans le processus d'analyse des points chauds du trafic urbain. Le taxi n'est pas disponible pendant les heures de pointe, et l'utilisation pendant les heures creuses est faible. Ce problème de déséquilibre des taxis peut être résolu en analysant les données spatiales et en prédisant les points chauds de la demande pour identifier les zones avec des passagers potentiels 1 , 2 . La découverte de points chauds peut apporter d'énormes avantages aux conducteurs et aux passagers 3 , 4 . Luo et al. proposer une méthode d' analyse visuelle des routes urbaines 5 . De plus en plus de villes ont installé des stations de taxis pour défendre et guider les passagers à héler un taxi. Cependant, la plupart des stations de taxis ont un faible taux d'utilisation 6 . Construire un modèle visuel raisonnable peut afficher efficacement les caractéristiques de distribution spatiale et temporelle des points chauds urbains. La formation de points chauds est fortement corrélée à de nombreuses caractéristiques, c'est-à-dire le temps, l'espace et la distribution des points d'intérêt 7 . L'identification détaillée des fonctions sociales des terrains urbains fait partie intégrante de la planification urbaine 8 . Il peut également fournir des informations de décision importantes pour la planification urbaine, etc.

DBSCAN est la méthode de clustering la plus populaire basée sur la densité. Kumar et al. a proposé un algorithme de clustering DBSCAN rapide 9 qui utilise la méthode de groupe pour accélérer la recherche de voisinage. L'algorithme DBSCAN traditionnel présente certaines limites dans le regroupement des points de données de suivi du trafic de taxis de masse, comme l'incapacité de s'adapter aux données à grande échelle, l'incapacité d'identifier les centres de cluster et le processus de vitesse de regroupement lent et unique.

Parmi les techniques existantes, il existe cinq façons de visualiser les points chauds des taxis sur la base des données de trafic DBSCAN :

Visualisation basée sur des icônes : l'algorithme GBADBSCAN 10 utilisait des icônes pour représenter les points d'accès des passagers dans la visualisation des données.

Visualisation des caractéristiques de couleur : Par exemple, l'algorithme de clustering DBSCAN basé sur LCS 11 a utilisé différentes couleurs pour distinguer dans la visualisation des points chauds des passagers.

Visualisation des caractéristiques de l'axe du temps : par exemple, Zhao et al. ont proposé une zone de point chaud pour les passagers basée sur l'axe du temps 12, et ont utilisé différentes couleurs pour marquer la zone de point chaud pour les passagers dans différentes périodes de temps.

En divisant les cellules de la grille : l'algorithme DBSCAN basé sur les contraintes du réseau 13 et Zheng 14 ont proposé un algorithme de reconnaissance de zone chaude de trafic k-means basé sur une grille, tandis que Zhou et al. ont proposé un modèle de clustering 15 pour détecter des points de suivi en utilisant la méthode de seuil potentiel du champ de données pour extraire les points chauds, Kong et al. 16 zones ont rempli différentes couleurs pour afficher l'intensité interactive de cette zone cible, montrant le nombre de trajets en taxi depuis différentes zones (grille) vers les principaux hôpitaux de Pékin. Wang R segmente le réseau routier en plusieurs groupes routiers et utilise un modèle de machine d'apprentissage extrême (ELM) basé sur le classement pour évaluer le potentiel de recherche de passagers de chaque groupe routier 17 .

En traitant l'image : Liu D et al. a proposé une solution qui projette tous les points sur une image de densité et exécute une variante de l'algorithme DPC sur l'image traitée 18 .

Ces algorithmes ont amélioré DBSCAN, qu'ils soient basés sur la visualisation basée sur des icônes, la visualisation des caractéristiques de couleur, la visualisation des caractéristiques de l'axe temporel ou le partitionnement basé sur une grille, tous obtiennent certains résultats de regroupement dans la région du hotspot de cluster et correspondent aux résultats de regroupement sur la carte d'une certaine manière . Cependant, l'algorithme amélioré DBSCAN existant n'est pas efficace dans le traitement des données volumineuses et la précision du clustering est insuffisante. Dans la technologie de visualisation, les points chauds ou les sections ne sont pas affichés sur la carte en fonction de la taille thermique, et la relation thermique entre les points chauds ne peut pas être jugée intuitivement.

La méthode de visualisation des points chauds des passagers des taxis basée sur DBSCAN + est proposée dans cet article. Par rapport aux technologies existantes, les centres de cluster sont introduits dans l'algorithme traditionnel DBSCAN pour identifier les centres de cluster. Le calcul parallèle et le traitement de réduction de dimension fractale peuvent s'adapter rapidement aux données à grande échelle et au cluster. Il résout le problème que la technologie existante ne peut pas s'adapter aux données de masse et au manque de précision dans l'extraction des points chauds pour les passagers des taxis 19 . En termes d'effet de visualisation, la méthode présentée dans cet article peut montrer directement et efficacement la capacité thermique de transport de passagers de chaque région de la ville. La table de localisation géographique réelle des points chauds des passagers après la production de chaleur est affinée. Cela résout le problème selon lequel les points chauds de regroupement de masse ne sont pas visualisés directement sur la carte et ne sont pas faciles à prendre des décisions. Ensuite, les départements concernés peuvent prendre des décisions sur l'exploitation et la répartition des taxis en fonction du degré d'agrégation dans chaque zone chaude et aider les chauffeurs de taxi à trouver les points chauds et à attendre les passagers plus rapidement. Il est également très important d'optimiser la répartition spatiale des équipements publics et d'allouer rationnellement les ressources publiques pour alléger la pression du trafic. En outre, la reconnaissance des points chauds des passagers de taxis peut également contribuer à identifier un emplacement dans chaque cluster en tant que stations de taxis et arrêts de bus candidats ou résoudre le problème de la planification des arrêts de bus de nuit en étudiant les caractéristiques des trajectoires et des transactions GPS des taxis #x02013 22 . Les données de trajectoire nous offrent une nouvelle perspective unique pour découvrir et comprendre les modèles de comportement humain et l'intelligence potentielle dans diverses situations et déterminer les fonctions des régions de points chauds 23, 24.


Abstrait

Les méthodes conventionnelles de traitement et de recyclage des déchets solides organiques contiennent des défauts inhérents, tels qu'une faible efficacité, une faible précision, un coût élevé et des risques environnementaux potentiels. Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage automatique a progressivement attiré une attention croissante dans la résolution des problèmes complexes du traitement des déchets organiques solides. Bien que des recherches importantes aient été menées, il y a un manque d'examen systématique des résultats de la recherche dans ce domaine. Cette étude trie les études de recherche publiées entre 2003 et 2020, résume les domaines d'application spécifiques, les caractéristiques et l'adéquation des différents modèles d'apprentissage automatique, et examine les limites des applications pertinentes et les perspectives d'avenir. On peut conclure que les études se sont principalement concentrées sur la gestion des déchets solides municipaux, suivie de la digestion anaérobie, du traitement thermique, du compostage et de la mise en décharge. Le modèle le plus largement utilisé est le réseau de neurones artificiels, qui a été appliqué avec succès à divers problèmes complexes liés aux déchets solides organiques non linéaires.


1 réponse 1

Vous devez interpoler les valeurs thermiques manquantes. Il y a des mathématiques qui expliquent cela assez bien (mec, ça fait un moment) mais, si je me souviens bien, la bonne façon physique de le faire (en supposant qu'il n'y a pas de sources de chaleur dans la zone interpolée) est la suivante :

  1. Pour chaque pixel pour lequel il n'y avait pas de données d'origine, attribuez la valeur du pixel à la valeur moyenne de tous les pixels environnants.
  2. Répétez (1) jusqu'à ce qu'aucun pixel ne change sa valeur d'au moins quelques $epsilon$

Pour être sûr, vous devriez probablement doubler ce processus, de sorte que lors de la première étape, la modification de la valeur du premier pixel n'affecte pas la valeur du deuxième pixel. Exemple:

Déjà les valeurs commencent à s'installer un peu. C'est facile et rapide à automatiser, bien que naturellement, vous n'obtiendrez qu'une approximation. Voir ici et ici pour plus d'informations sur la physique et les mathématiques derrière cela (et si cela s'applique même à votre situation.)