月度存档: 八月 2014

传感器网络中时序数据相似性探索与异常检测的可视分析 (Visual Analysis of Time-Series Similarities for Anomaly Detection in Sensor Networks)

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智能电网(Smart Grid)连接城市的不同部位,将发电厂产生的电能输送到千家万户,对城市的正常运转至关重要。用户用电量的变化,以及偶尔发生的电网故障,都会导致电网上各处的负载发生变化。电网不同位置有不同的负载变化模式,会出现不同的异常状况。电网管理人员需要密切监视这些模式和异常。然而,对电网负载的分析较为复杂。首先,这种分析需要同时考虑多个角度,包括:电网上传感器的空间分布、拓扑关系以及每一个传感器上的负载变化,而通常的分析工具往往只考虑时变特征或者拓扑特性。此外,电网上的异常行为通常难以预知,因此没有特别好的自动方法可以检测所有异常,而异常检测很大程度上以来于专业人员的判断。在EuroVis 2014中,来自德国的研究者们设计了一个可视分析系统 [1],可以同时研究电网中的相似性和异常事件。

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可视化公共交通系统的移动 (Visualizing Mobility of Public Transportation System)

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公共交通系统在现代城市生活中扮演着重要的角色,它为大众提供着共享、大量的交通服务。由于数以百或千计的(地铁、公交)站点,以及其随时空变化的特点,使得提供一个有效的可视化设计方案对其进行探索成为一个难题。现有的工作往往利用网络可视化的方法,聚焦于展示公共交通中站与站之间的网络拓扑结构。这忽略了如乘坐时间、换乘时间、等候时间等移动相关的因素。因此,本文作者[1]提出了一套对公共交通系统中与移动相关因素的可视化方案,回答了诸如乘客通过公共交通系统能走多远,有哪些重要的因素影响了公共交通系统的效率等问题。
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