摘要：针对传统通勤特征测算中存在的不足,提出一种基于互联网时空大数据的通勤特征挖掘技术框架。基于互联网定位、地图数据,利用机器学习算法挖掘常驻点、提取通勤OD,基于通勤OD进一步挖掘通勤距离、通勤时间以及通勤方式,并将上述通勤特征数据应用于全国主要城市通勤监测报告和国土空间规划等方面。使用多源时空大数据对通勤监测指标和结果进行校验,结果表明基于互联网位置数据的通勤特征与抽样调查获得的通勤特征具有一致性,且能够以大样本、低成本、高空间精度提供高频更新的通勤监测指标,是对传统方法的有效补充和强化。

摘要：传统设施农业需要农民花费大量的人力和精力进行作物生长监测和种植,但由于温室结构复杂,操作不便,尤其对于一些对环境要求较高的作物,在某些关键时期甚至需要农户吃住在大棚以便观察监控作物的生长等情况,这为农业设施的发展带来了困难。研究发现,在由传统大棚向现代大棚发展的过程中存在用户对现代化产品的不信任,辛辛苦苦半年的种植,担心因智能控制产品不能做到准确操作而造成不必要的经济损失。对于以上问题,设计了一种基于物联网的智能大棚控制系统,能够实时监测作物的生长情况和环境情况,并将数据上传到手机客户端,农户可以在家中掌握大棚的各种情况。且有手动和自动两种模式,用户在适应现代化的过程中可以根据监测数据体验手动控制,同时设计了合理的参数值,可以自动控制电机动作,解决了用户对于智能产品不信任的问题。系统可以根据传感器的测量数据、大棚的种植作物情况,实现对大棚内作物的实时浇水灌溉、温湿度的自动控制,并实现了自动控制情况的手机端显示。局域网加互联网的有机结合使该款系统随安随用,用起来方便,价格低,成本小,经济实惠。