空間大數(shù)據(jù)和無線網(wǎng)絡(luò)38(編輯修改稿)
2025-03-25 20:29 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 io 3: Smart Cities and Noisy Spatial Data ? first challenge is that of robust enough processing of information in a sufficiently rapid manner to enable realtime control applications. ? For example:rerouting of traffic flows ,public transportation scheduling ,pollution estimates, and noise levels Application Scenario 3: Smart Cities and Noisy Spatial Data ? The second challenges is the need to crosscorrelate numerous data sources for obtaining the best and most robust estimates. Using the Right Algorithms ? Optimality and Robustness ? SelfAwareness of Errors ? Match with Computational Infrastructures ? Extendibility with Prior and Side Information ? Controlled Approximations Scalable Computational Solutions ? 空間插值 ——空間插值常用于將離散點(diǎn)的測量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的數(shù)據(jù)曲面，以便與其它空間現(xiàn)象的分布模式進(jìn)行比較，它包括了空間內(nèi)插和外推兩種算法 。 ? 空間 內(nèi)插 算法：通過已知點(diǎn)的數(shù)據(jù)推求同一區(qū)域未知點(diǎn)數(shù)據(jù) 。 ? 空間 外推算法：通過已知區(qū)域的數(shù)據(jù)，推求其它區(qū)域數(shù)據(jù)。 Kriging算法 ? satisfies the properties discussed above。 that is, ? providing optimal and robust spatial estimates, Kriging算法 ? 克里金法假定采樣點(diǎn)之間的距離或方向可以反映可用于說明表面變化的空間相關(guān)性?？死锝鸱ü? 具可將數(shù)學(xué)函數(shù)與指定數(shù)量的點(diǎn)或指定半徑內(nèi)的所有點(diǎn)進(jìn)行擬合以確定每個(gè)位置的輸出值 。 ? 克里金法 是一個(gè)多步過程；它包括數(shù)據(jù)的探索性統(tǒng)計(jì)分析、變異函數(shù)建模 和創(chuàng)建表面，還包括研究方差表面 。 ? 該 方法通常用在土壤科學(xué)和地質(zhì)中。 hadoop ? 是一個(gè)由 Apache基金會所開發(fā)的 分布式系統(tǒng) 基礎(chǔ)架構(gòu) 。 ? 實(shí)現(xiàn)了一個(gè) 分布式文件系統(tǒng) （ Hadoop Distributed File System），簡稱 HDFS。 HDFS有高 容錯(cuò)性 的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來部署在低廉的（ lowcost）硬件上；而且它提供高吞吐量（ high throughput）來訪問 應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（ large data set）的應(yīng)用程序 。 mapreduce ? MapReduce 本身就是用于 并行處理 大數(shù)據(jù)集的 軟件 框架。 MapReduce 的根源是函數(shù)性編程中的 map 和 reduce 函數(shù)。它由兩個(gè)可能包含有許多實(shí)例（許多 Map 和 Reduce）的操作組成。 Map 函數(shù)接受一組數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)鍵 /值對列表，輸入域中的每個(gè)元素對應(yīng)一個(gè)鍵 /值對。 Reduce 函數(shù)接受 Map 函數(shù)生成的列表，
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