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Como aplicar peso ao mapa de calor do Google?

Como aplicar peso ao mapa de calor do Google?


Estou tentando plotar um mapa de calor do Google com base nos objetos JSON retornados. Aqui está meu JavaScript:

function getHeatMap () {heatLayer = new HeatmapLayer ({config: {"useLocalMaximum": true, "radius": 40, "gradiente": {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", "opacidade": 0,85}); $ .ajax ({url: "index.aspx / getBusCommuter", digite: "POST", data: "", contentType: "application / json; charset = utf-8", dataType: "json", success: function ( data) {var parsed = JSON.parse (data.d); $ .each (parsed, function (i, jsondata) {var coordXicon = jsondata.BusStopX; var coordYicon = jsondata.BusStopY; var commuterAmt = jsondata.CommuterAmt; var data = [{atributos: {}, geometry: {spatialReference: {wkid: 102100}, type: "point", x: coordXicon, y: coordYicon, weight: commuterAmt}}]; heatLayer.setData (dados);}) ; map.addLayer (heatLayer);}, erro: função (solicitação, estado, erros) {}}); }

Basicamente, tentei definir o peso do calor por commuterAmt para que não seja apenas plotar um calor em cada coordenada que declarei. No entanto, não funciona. Para cada ponto no mapa, ele simplesmente plota um calor sem levar em consideração o commuterAmt.

A imagem anexada mostra o calor plotado em cada parada de ônibus. Embora cada ponto de ônibus tenha um trajeto diferente, o calor parece o mesmo.

Eu me pergunto se existe alguma maneira alternativa de definir o peso como o mapa de calor usado no Google Maps.


Basicamente, eu apenas defini os atributos de uma contagem como os seguintes códigos:

data.push ({atributos: {contagem: commuterAmt}, geometria: {spatialReference: {wkid: 102100}, tipo: "ponto", x: coordXicon, y: coordYicon}});

Família

Texto de formato livre: ATRIBUIÇÃO CORRETIVA PARA CORRIGIR O NOME DA CESSIONÁRIA ANTERIORMENTE REGISTRADA NA BOBINA 053654 QUADRO 0254. A (S) ATRIBUIDORA (S) CONFIRMA A LIBERTAÇÃO DE JUROS DE SEGURANÇA CONCEDIDA DE ACORDO COM O CONTRATO DE SEGURANÇA PATENTE ANTERIORMENTE RECORDADA: CANDIDATURA DO LP981 / CANDIDATURA: 0987 VALOR ANTERIOR RECORDEDOR: CANDIDATURA: 098;

Data efetiva: 20200630

Nome do proprietário: R2 SOLUTIONS LLC, TEXAS

Texto de formato livre: CESSÃO DE CEDENTES INTERESTASSIGNOR: EXCALIBUR IP, LLCREEL / FRAME: 055283/0483


Características incluem:

  • útil como um script de linha de comando ou um módulo Python
  • A entrada pode ser uma lista de pontos ou um registro de trilha GPX.
  • Renderiza trilhas GPX como segmentos de linha, em vez de pontos desconectados.
  • Pode gerar animações usando ffmpeg, mostrando o acúmulo de seus dados.
  • Pode compor seus dados em blocos do OpenStreetMap.
  • Muitas opções, documentação insuficiente.
  • Lançado sob a AGPL, você está livre para melhorá-lo e compartilhar sua versão.

1 resposta 1

Todas as correlações estão no intervalo de 0,89 a 0,94. Portanto, em vez de tentar explicar as diferenças mínimas entre eles, você deve enfatizar sua homogeneidade.

Não está claro se este gráfico está capturando algum aspecto significativo de seus dados ou descobertas. Se você estiver particularmente interessado em descrever a trajetória das mudanças ao longo do tempo, pode achar mais revelador representar graficamente as progressões dos pesos como um conjunto de séries temporais (o termo "minigráficos" pode caber). Ou, se você estiver procurando quantificar, por exemplo, diferenças médias (dia 2 - dia 1) em oposição às diferenças médias em outros períodos de tempo, você pode usar ANOVA de medidas repetidas.


Uma rápida análise estatística dos dados¶

Vamos definir algumas funções para classificar o mês, o dia da semana e a hora do evento, bem como extrair os custos dos danos em colunas separadas. Isso é sempre prático e nos ajuda a separar as preocupações que queremos investigar.

Python tem um pacote de datatime embutido que torna mais fácil para nós trabalharmos com datas e horas e convertendo entre Strings (representação textual) e datatime reais e objetos de tempo.

Em seguida, aplicamos as funções e criamos colunas adicionais.

E então podemos traçar algumas distribuições diferentes de quando os crimes aconteceram ...


Resumo

Este artigo investiga o potencial do uso de armazenamento de energia gravitacional com pesos suspensos como uma nova tecnologia para reconstruir poços profundos abandonados de minas. A tecnologia tem densidade de energia relativamente baixa, mas tem vantagens, incluindo uma capacidade de potência desacoplada de sua capacidade de energia, sem limite de ciclo e o potencial de ser combinada com armazenamento de energia de ar comprimido. Atualmente está sendo testado no Reino Unido, visando minas de carvão abandonadas. O artigo apresenta uma análise para dimensionar o peso suspenso para maximizar a capacidade de armazenamento de energia, dadas as dimensões físicas do poço de uma mina. Além disso, é mostrado que a capacidade de energia do motor do sistema e os componentes eletrônicos de energia determinam a taxa de rampa máxima e, portanto, a gama de serviços do sistema de energia que podem ser fornecidos. Um estudo de caso é apresentado, estimando a capacidade total de armazenamento de energia que poderia ser obtida pela conversão de minas abandonadas em Midlands do Reino Unido, usando dados do sistema de informações geográficas do Catálogo de Minas Abandonadas da Autoridade de Carvão do Governo do Reino Unido.


Crie e personalize um painel

Para obter instruções detalhadas sobre a criação de um painel, o procedimento neste artigo cobre como:

  • Crie um painel
  • Adicionar itens ao painel
  • Estabeleça as conexões entre os itens
  • Personalize as configurações de exibição para cada item e conexão no painel

Uma vez que o diagrama do painel foi desenhado, alertas e consultas podem ser vinculados aos elementos do painel para fornecer informações em tempo real sobre o desempenho e as condições. Para saber como fazer isso, consulte os artigos:

Por enquanto, vamos criar um painel e personalizá-lo.

Selecione Painéis no painel de navegação. Abra a lista suspensa do nome do painel e selecione Criar novo painel. Se este for o primeiro painel a ser criado no domínio, você verá uma mensagem de boas-vindas com um botão para criar seu primeiro painel.

  • Atualizar - Clique para salvar periodicamente as alterações feitas no painel. Isso não o tira do modo de edição.
  • Excluir - Clique para excluir o painel.
  • Voltar - Clique para sair do modo de edição. Se houver alterações não salvas, você será solicitado a salvá-las antes de sair. Para entrar no modo de edição novamente, clique à esquerda da barra de ferramentas.

Com seus itens no painel e as conexões estabelecidas entre eles, você está pronto para aplicar configurações visuais aos itens e conectores no painel. Primeiro, vamos trabalhar com os itens. Clique em um item no painel para exibir o painel de configurações à direita da tela.

As configurações variam dependendo do tipo de item, mas você pode ver as configurações organizadas nos seguintes grupos:

Esses grupos de configurações aparecem apenas para itens que foram retirados do Formas Básicas área da paleta de itens. Eles controlam a aparência da forma selecionada, incluindo cor, espessura da linha e arredondamento dos cantos da forma. Quando a forma selecionada tem dois contornos, os grupos de polígonos aparecem para que estilos diferentes possam ser aplicados a cada contorno. Existe uma forma especial chamada imagem no Formas Básicas grupo.

Este item permite que você adicione ícones ou imagens personalizados ao seu painel. O Apresentação configuração para este item contém um imagem URL campo onde você insere o URL da imagem que deseja usar. Isso significa que você não está de forma alguma limitado ao conjunto de ícones fornecido na paleta por padrão.

Este grupo contém um campo de texto livre onde você pode salvar notas ou comentários relacionados ao item de painel selecionado. Isso pode ser útil para salvar qualquer informação de identificação adicional para o item que não esteja expressa no rótulo. Essas informações estão disponíveis apenas para usuários que abrem o painel no modo de edição.

Agora que você ajustou os itens na tela, pode aprimorar e ajustar a aparência dos conectores. Passe o mouse sobre um conector no painel e clique no ícone de engrenagem para exibir suas configurações à direita da tela.

Esses grupos regulam a cor e o tamanho das pontas de seta no início ou no final do conector. Por padrão, o marcador de origem é definido com o tamanho 0 para que uma ponta de seta não seja exibida. Para exibir uma ponta de seta no início do conector, aumente o tamanho no Marcador de Fonte grupo.

Observe que, no modo de visualização, a paleta de ícones e o painel de configurações desaparecem e os botões da barra de ferramentas mudam. É assim que todos os usuários do domínio com as permissões necessárias visualizarão e interagirão com o seu painel. Para obter mais informações sobre o modo de visualização, consulte Usando painéis.


Introdução

Com o desenvolvimento do tráfego urbano, a tecnologia de análise visual desempenha um papel importante no processo de análise de pontos críticos de tráfego urbano. O táxi não está disponível durante os horários de pico e o uso fora dos horários de pico é baixo. Este problema de desequilíbrio de táxi pode ser resolvido analisando os dados espaciais e prevendo os hotspots de demanda para identificar áreas com passageiros em potencial 1, 2. A descoberta de pontos críticos pode trazer enormes benefícios para motoristas e passageiros 3, 4. Luo et al. apresentar um método de análise visual para estradas urbanas 5. Mais cidades estabeleceram pontos de táxi para defender e orientar os passageiros a chamar um táxi. No entanto, a maioria dos pontos de táxi tem baixa taxa de utilização 6. A construção de um modelo visual razoável pode exibir com eficácia as características de distribuição espacial e temporal dos pontos quentes urbanos. A formação de pontos de acesso está fortemente correlacionada com muitas características, ou seja, tempo, espaço e distribuição de pontos de interesse 7. A identificação detalhada da função social do solo urbano é parte integrante do planejamento urbano 8. Ele também pode fornecer informações importantes sobre decisões de planejamento urbano e assim por diante.

DBSCAN é o método de agrupamento mais popular com base na densidade. Kumar et al. propôs um algoritmo de clustering DBSCAN 9 rápido que usa o método de grupo para acelerar a busca na vizinhança. O algoritmo DBSCAN tradicional tem algumas limitações no agrupamento de pontos de dados de rastreamento de tráfego de táxi em massa, como ser incapaz de se adaptar a dados em grande escala, incapaz de identificar centros de cluster e processo de velocidade de clustering de thread único e lento.

Entre as técnicas existentes, existem cinco maneiras de visualizar pontos de acesso de táxi com base em dados de tráfego DBSCAN:

Visualização baseada em ícones: o algoritmo 10 GBADBSCAN usava ícones para representar pontos de acesso de passageiros na visualização de dados.

Visualização de recursos de cor: por exemplo, o algoritmo de agrupamento DBSCAN 11 BASEADO em LCS usou cores diferentes para distinguir na visualização de pontos quentes de passageiros.

Visualização dos recursos do eixo do tempo: Por exemplo, Zhao et al. propôs uma área de ponto quente de passageiro com base no eixo de tempo 12 e usou cores diferentes para marcar a área de ponto quente de passageiro em diferentes períodos de tempo.

Ao dividir as células da grade: o algoritmo DBSCAN baseado nas restrições de rede 13 e Zheng 14 propôs um algoritmo de reconhecimento de área quente de tráfego k-means baseado em grade, enquanto Zhou et al. propôs um modelo de agrupamento 15 para detectar pontos de trilha usando o método de limite potencial de campo de dados para extrair pontos quentes, Kong et al. 16 preencheram áreas diferentes com cores diferentes para exibir a intensidade interativa desta área-alvo, mostrando o número de viagens de táxi de diferentes áreas (grade) para os principais hospitais de Pequim. Wang R segmenta a rede de estradas em vários aglomerados de estradas e usa o modelo de máquina de aprendizagem extrema (ELM) baseado em classificação para avaliar o potencial de localização de passageiros de cada aglomerado de estradas 17.

Processando imagem: Liu D et al. propôs uma solução que projeta todos os pontos para uma imagem de densidade e executa variante do algoritmo DPC na imagem processada 18.

Esses algoritmos aprimoraram o DBSCAN, seja com base em visualização baseada em ícone, visualização de recurso de cor, visualização de recurso de eixo de tempo ou particionamento baseado em grade, todos alcançam certos resultados de agrupamento na região do ponto de acesso do cluster e correspondem aos resultados de agrupamento no mapa de uma certa maneira . No entanto, o algoritmo DBSCAN aprimorado existente não é eficiente no processamento de big data e a precisão do clustering é insuficiente. Na tecnologia de visualização, os pontos quentes ou seções não são exibidos no mapa de acordo com o tamanho da térmica, e a relação térmica entre os pontos quentes não pode ser julgada intuitivamente.

O método de visualização de hot spot de passageiros de táxi baseado em DBSCAN + é proposto neste artigo. Em comparação com as tecnologias existentes, os centros de cluster são introduzidos no algoritmo DBSCAN tradicional para identificar os centros de cluster. A computação paralela e o processamento de redução de dimensão fractal podem se adaptar a dados em grande escala e agrupar rapidamente. Isso supera o problema de que a tecnologia existente não consegue se adaptar aos dados de massa e falta de precisão na extração de hot spots para passageiros de táxi 19. Em termos de efeito de visualização, o método apresentado neste artigo pode mostrar de forma direta e efetiva a capacidade térmica de transporte de passageiros de cada região da cidade. A tabela de localização geográfica real dos pontos quentes dos passageiros após o refinamento da saída de calor. Ele supera o problema de que os pontos de acesso de clustering em massa não são visualizados diretamente no mapa e não são fáceis de tomar decisões. Em seguida, os departamentos competentes podem tomar decisões sobre a operação e expedição de táxis de acordo com o grau de agregação em cada área quente e ajudar os motoristas de táxi a encontrar os pontos quentes e esperar pelos passageiros mais rapidamente. Também é de grande importância otimizar a alocação espacial de equipamentos públicos e alocar racionalmente os recursos públicos para aliviar a pressão do tráfego. Além disso, o reconhecimento de pontos quentes do passageiro de táxi também pode contribuir para identificar um local em cada cluster como um ponto de ônibus e ponto de ônibus candidatos ou resolver o problema de planejamento de ponto de ônibus noturno investigando as características de trajetórias e transações de GPS de táxi 20 & # x02013 22. Os dados de trajetória nos fornecem uma nova perspectiva única para descobrir e compreender os padrões de comportamento humano e inteligência potencial em várias situações e determinar as funções das regiões de pontos quentes 23, 24.


Resumo

Os métodos convencionais de tratamento e reciclagem de resíduos sólidos orgânicos contêm falhas inerentes, como baixa eficiência, baixa precisão, alto custo e potenciais riscos ambientais. Na última década, o aprendizado de máquina atraiu gradualmente cada vez mais atenção na solução de problemas complexos de tratamento de resíduos sólidos orgânicos. Embora pesquisas significativas tenham sido realizadas, há uma falta de uma revisão sistemática dos resultados da pesquisa neste campo. Este estudo classifica os estudos de pesquisa publicados entre 2003 e 2020, resume os campos de aplicação específicos, características e adequação de diferentes modelos de aprendizado de máquina e discute as limitações de aplicativos relevantes e as perspectivas futuras. Pode-se concluir que os estudos se concentraram principalmente na gestão de resíduos sólidos urbanos, seguida de digestão anaeróbia, tratamento térmico, compostagem e aterro sanitário. O modelo mais amplamente utilizado é a rede neural artificial, que tem sido aplicada com sucesso a vários problemas complicados de resíduos sólidos orgânicos não lineares.


1 resposta 1

Você tem que interpolar os valores de calor ausentes. Há alguma matemática que explica isso muito bem (cara, já faz um tempo), mas, se bem me lembro, a maneira física correta de fazer isso (assumindo que não há fontes de calor na área sendo interpolada) é a seguinte:

  1. Para cada pixel para o qual não havia dados originais, atribua o valor do pixel ao valor médio de todos os pixels circundantes.
  2. Repita (1) até que nenhum pixel mude seu valor em pelo menos $ epsilon $

Por segurança, você provavelmente deve fazer um buffer duplo neste processo, de modo que, ao fazer a primeira etapa, a alteração do valor do primeiro pixel não afete o valor do segundo pixel. Exemplo:

Os valores já estão começando a se acalmar um pouco. Isso é fácil e rápido de automatizar, embora, naturalmente, você obtenha apenas uma aproximação. Consulte aqui e aqui para obter mais informações sobre a física e a matemática por trás disso (e se isso é aplicável à sua situação).