一种适于高维时空表达数据模型、建立方法及其应用与流程

1.本发明涉及一种适于高维(3d/4d)场景表达的数据模型、建立方法及其应用。


背景技术：

2.智慧城市是智慧地球的具体应用，其已在智慧教育、智慧医疗、智慧交通等许多行业展开了研究应用。基于云计算技术的智慧信息平台，能对多源异构的时空大数据进行有效的管理与分析，并提取对人类有用的信息与知识，以提供智能服务。以数字地球、数字城市、物联网、云计算等技术的发展为契机，gis正逐步从二维向三维、静态向动态及云gis的方向发展。而传统的二维、静态gis理论已经难以满足当前的gis发展需求，亟待进一步研究三维gis、动态gis及云gis等新理论与技术。
3.时空数据模型作为虚拟世界与现实世界的桥梁，是对客观世界的抽象与形式化表达，是智慧地球、智慧城市等的应用基础。时空数据模型的研究大约兴起于上世纪70 年代末，1989年langran首先研究总结了前人关于时空数据模型的研究成果，并出版了时空gis领域的第一本专著
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《time in geographic information system》；其中，对序列快照模型、基态修正模型、时空立方体模型及时空组合模型等4种时空数据模型进行了研究总结，上述模型主要是描述时空实体在某一时刻的状态，没有反映引起时空变化的原因。其后，基于事件的时空数据模型、基于图的时空数据模型、第一范式时空数据模型、非第一范式时空数据模型等相继被提出，这些模型旨在描述时空实体的变化过程。随着计算机中面向对象的编程思想的出现，许多学者继而将面向对象的思想引入到时空数据建模中，以着重描述时空对象本身，如hagerstrand等在上世纪70年代构建的时空立体模型、面向特征与本体的时空数据模型等；但都不是真正意义上的面向对象的时空数据模型。wochowicz和healy建立了第一个面向对象的时空数据模型来反映现实世界的现象与事件。由于数字地球的现实世界是一个动态的三维空间，所以4d gis是 gis发展的必然趋势；关于四维时空数据模型，也有相关专家学者做了大量研究。郭达志等利用线性编码技术构建了面向矿山开采的四维时空数据模型；龚建雅将面向对象的思想与超地图结合起来，提出了一种四维时空数据模型；袁林旺等采用几何代数的方法构建了与坐标无关的多维统一gis数据表达模型。在时空离散表达方面，前人已经做了大量卓有成效的工作；但在时空连续表达方面，相关的研究成果还较少，包括sistla提出的连续型most(moving objects spatio
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temporal)时空数据模型及g
ü
ting等的抽象数据类型。
4.可以看出，为了满足人们对时态数据的需要，多种类型的时空数据模型已经被提出并在不断发展完善。然而，面对高维(3d/4d)、复杂场景的建模，传统建模方法难以应对多源异构的海量时空数据建模需求，而构建一个放之四海而皆准的时空数据模型也是不现实的。当前的时空数据模型大多是将三维动态的现实世界抽象为以时间标记的二维空间对象，时空一体化表达及四维时空数据的表达能力不足。对时间的表达大多采用离散方式将时间作为时空对象的属性或时空数据库的时间戳；导致空间数据与非空间数据必须进行分开存储并建立更多的附加关系以进行时空分析、时空查询、属性查询等分析计算；由此，数
据的存储空间也将迅速增长；如时空立方体模型，只能表示二维空间数据随时间的变化，且由于对每个空间格网数据都存储一个时间序列，故还存在时间标记本身的冗余存储。在时空对象的几何表达方面，无论是规则图形或不规则图形，多采用离散结构(点、线、面等)，导致存在大量数据冗余，且不符合人类认知规律。由于当前三维gis数据模型与空间分析理论还不成熟，当前大多数时空数据模型还不能对四维时空数据进行有效表达，主要采用序列快照模型记录三维空间对象在某一时刻的状态。
5.此外，当前的时空数据模型不能有效表达在空间或者时间上连续的现象，如空间连续的电磁场、洋流等等。序列快照模型、基态修正模型等时空数据模型都只是记录时空对象在某一时刻的状态，可以实现空间连续表达，但时间仍是离散的。基于图的时空数据模型虽然描述了引起时空对象状态发生变化的因素(事件)，实现了时间的连续表达，但是其图模型的节点往往需要将空间进行离散表达。而sistla提出的most连续型时空数据模型实现了时空连续表达，但是其将空间对象抽象为点模型，无法表达时空对象的几何形状与姿态。most时空数据模型图。most模型定义了动态属性，将属性作为时间的函数进行更新、插值、查询。其时空数据库中定义了现实时间(valid time)和事务时间(transa ction time)，动态属性的定义包括属性值(a.value)、更新时间(a.updatetime) 及属性更新函数(a.function)。对于时刻a.time+t0的属性值，可采用下式进行插值获得。 a.value+a.function(t0)。其中，a.value是属性a在a.time时刻的属性值。
6.由此可以看出，当前的时空数据模型在空间数据表达或者时间表达方面，大多采用单一的数据表达方式，无法适应高维(3d/4d)、复杂场景的海量数据建模需求，导致时空数据模型无法进行跨行业、跨平台的应用。如在智慧城市的建设中，面临的数据类型多种多样，有规则的地表三维建筑物模型，也有不规则的地形数据；对同一数据的应用因各部门的需求而不同，如对于道路交通数据，城市市政部门关注道路的状态，以便安排资金对道路进行养护，而交警部门则更多关注道路各个时间段的车流量以便合理安排警力维持交通秩序。因此，当前的时空数据模型不能满足智慧地球、智慧城市等的发展需求。


技术实现要素：

7.发明目的：为了克服现有技术中时间发生的空间渐进的变化不能在时空对象模型中表示的问题，本发明提供一种适于高维时空表达的时空数据模型。
8.本发明的另一目的在于：提供一种适于高维时空表达的一体化时空数据模型的建立方法及其应用。
9.技术方案：一种适于高维时空表达的数据模型，以事务作为数据模型的坐标圆点o，对象y用于记录圆点o所对应的事务信息；面向对象y涉及的各环节节点建立属性标识x；各属性标识x的组合，形成用于表达事务o不同属性的属性维a；
10.基于每个结点的属性标识x，建立用于记录状态信息的状态标识s；
11.基于系统时间轴，在节点状态发生变化时提取时间轴的时间信息t；
12.属性维a的各属性标识x，其状态信息s、时间信息t组合，用于表达事务o(a、 s、t、x、y)的时空模型。
13.所述的订单记录y，具体为根据生产运行系统接收的订单内容，在订单表中的形成其对应的一条订单记录y。
14.所述属性标识x，具体为以各环节节点中具有指向性的特征向量作为属性标识x。
15.所述时间轴，具体为节点状态发生变化时获取的系统时间作为时间信息t。
16.订单信息y存储于订单表中、属性标识x、状态信息s、时间信息t存储于特性表。
17.所述的特性表通过事务标识与订单表链接。
18.步骤一、以事务o作为数据模型的圆点，建立事务连接表y，用于记录事务内容；面向事务连接表y涉及的各环节节点，建立属性标识x；各属性标识x组合，形成用于表达事务o不同属性标识x的属性维a；
19.步骤二、基于每个结点的属性标识x，建立用于记录状态信息的状态标识s、状态发生变化的时间信息t；
20.步骤三、属性维a的各属性标识x，其状态信息s、时间信息t组合，用于表达事务o(a、s、t、x、y)的时空模型。
21.一种适于高维时空表达的数据模型的应用方法，将数据模型应用于生产运行系统；
22.s1、根据生产运行系统接收的订单内容，建立订单表作为事务链接表，用于记录订单y的信息；
23.s2、以订单y所对应的事务作为数据模型的坐标圆点o，面向订单y涉及的各生产环节节点，以各环节节点中具有指向性的特征向量作为属性标识x；属性标识x存储于特性表；
24.s3、同时的，各属性标识组合，形成用于表达事务不同属性标识的属性维a；
25.s4、基于每个结点的属性标识x，建立用于记录状态信息的状态标识s、状态发生变化时的时间t；状态标识s、状态发生变化时的时间t分别存储于特性表中。
26.订单表包括唯一的订单编号、及订单信息，其中订单编号形成数据模型的订单标识 (y)。
27.所述特性表通过订单编号与订单表链接，形成所有特性表的数据互通及共享，使特性表本身形成数据模型的属性维度a。
28.有益效果：本发明的，与现有技术相比，具有以下优点：
29.1、本发明通过以事务作为数据模型的坐标圆点o，对象y记录圆点o所对应的事务信息；面向对象y涉及的各环节节点建立属性标识x；各属性标识x组合，形成用于表达事务o不同属性标识x的属性维a；各属性标识x还记录其状态信息s、时间信息t组合，用于表达事务o(a、s、t、x、y)的5个维度，通过对事务多维度的表达，可有效记录事务发展各阶段不同节点的信息；
30.2、本发明通过设置状态标识s上叠加时间数据信息t，状态发生改变的同时记录时间数据，其他时间数据不进行记录，有效避免时间数据的冗余；
31.3、本发明的数据模型应用于生产运行系统，订单表作为事务链接表，用于记录订单y的信息、属性标识x、状态信息s、时间数据t存储于特性表；事务连接表通过事务标识于特性表链接，结构简单，适应性广，系统可扩展性好。
附图说明
32.图1为本发明数据模型结构示意图；
33.图2为本发明应用流程图。
具体实施方式
34.下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
35.实施例一
36.本实施例提供一种适于高维(3d/4d/5d)时空表达的数据模型，应用于生产运行系统，根据生产运行系统接收的订单内容，形成订单表中的一条订单记录y；以订单y所对应的事务作为数据模型的坐标圆点o，面向订单y涉及的各生产环节节点，以各环节节点中具有指向性的特征向量作为属性标识x；各属性标识组合，形成用于表达事务不同属性标识的属性维a；
37.基于每个结点的属性标识x，建立用于记录状态信息的状态标识s、状态发生变化的时间t；
38.各属性标识x的状态信息s、时间信息t组合，用于表达事务o(a、s、t、x、 y)的时空模型。
39.其中，订单信息y存储于订单表中、属性标识x、状态信息s、时间信息t存储于特性表。
40.实施例2
41.一种适于高维时空表达的数据模型，将所述数据模型应用于生产运行系统；
42.s1、根据生产运行系统接收的订单内容，建立订单表作为事务链接表，用于记录订单y的信息；
43.s2、以订单y所对应的事务作为数据模型的坐标圆点o，面向订单y涉及的各生产环节节点，以各环节节点中具有指向性的特征向量作为属性标识x；属性标识x存储于特性表；事务链接表、特性表通过事务标识相连接；
44.所述事务标识为唯一订单编号；
45.s3、同时的，各属性标识x组合，形成用于表达事务不同属性标识的属性维a；
46.s4、基于每个结点的属性标识x，建立用于记录状态信息的状态标识s、状态发生变化时的时间t；状态标识s、状态发生变化时的时间t分别存储于特性表中。
47.订单表包括唯一的订单编号、及订单信息，其中订单编号形成数据模型的订单标识 y。
48.所述特性表通过订单编号与订单表链接，形成所有特性表的数据互通及共享，各特性表组合形成数据模型的属性维度a。
49.表达事务o(a、s、t、x、y)的时空模型；
50.关于生产运行系统中订单y1生产进度的查询，根据事务标识(订单编号)查询y1所对应事务o1的进度，o1(a1、s1、t1、x1、y1)；如其中一生产环节节点的属性标识 x1，其状态信息s1发生改变，状态改变时间i记录时间数据t
1+i
，则事务o1表达为(a
1+i
、 s
1+i
、t
1+i
、x1、y1)，使任一状态发生变化时，可直接展示于反应于事务o所对应的事务链接表中，同时，状态信息改变的同时记录时间信息，使事务进行进度与时间数据相统一，实现一体化时间模型的表达。
51.状态发生改变的同时记录时间数据，其他时间数据不进行记录，有效避免时间数据的冗余。
52.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
53.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
54.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。