【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及众包数据分析，尤其涉及一种基于ai的地理信息众包数据分析方法及系统。
技术介绍
1、众包数据分析是一个涉及利用大规模人工智能网络来收集和处理数据的
这种方法允许利用来自大量非专业人士的数据输入，这些输入通过在线平台收集，随后应用数据科学和机器学习技术进行分析和解释。众包数据分析的优势在于它可以迅速收集大量数据，同时成本相对较低。此技术广泛应用于市场研究、社会科学、环境监测、紧急响应和健康信息收集等领域。通过这种方式，可以有效地将普通公众的观察和报告转化为有用的数据洞察，从而支持决策过程和政策制定。
2、其中，地理信息众包数据分析方法专指使用众包方法来收集和分析地理信息系统（gis）数据。这种方法通常应用于收集地理位置数据、环境变化记录或其他与特定地点相关的信息。用途包括但不限于环境监测、城市规划、交通流量分析以及灾害响应和恢复。通过众包地理数据的分析，可以获得更加全面和及时的地理空间信息，从而提高数据的覆盖面和精确度，支持更有效的地理信息系统应用和管理。
3、现有众包数据分析技术在处理大规模地理信息时，往往没有充分利用地理数据的时间和空间属性，导致数据处理效率低下。尤其是在环境监测或城市规划等领域，未能实时调整数据处理优先级，导致关键信息处理的延迟。此外，传统方法在节点的动态连接和流动性分析方面表现不足，限制了系统对快速变化环境的响应能力。在突发事件或自然灾害的响应中，这种局限性可能导致关键信息未能及时传达给决策者，从而错失最佳响应时机。这些不足导致现有技术在应对需求迅速变化的情况下
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于ai的地理信息众包数据分析方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于ai的地理信息众包数据分析方法，包括以下步骤：
3、s1：对地理数据点按时间标签和地理坐标进行分组，每个数据点与相邻点进行距离和时间的比较，根据地形变化生成地理邻近性矩阵，从而组建临时集群，对所述临时集群进行深度检查，确定每个集群中数据点的中心性和连接密度，得到初级时空关联图；
4、s2：基于所述初级时空关联图，运用节点分析技术，对图中每个节点的流动性和关联度进行评分，将人口密度信息用于调整阈值，基于重要性提取关键数据节点；
5、s3：对每个所述关键数据节点的周边结构进行分析，结合交通流量数据，通过计算节点与相邻节点之间的时间序列和空间距离，重新评估和调整连接权重，更新节点之间的连接状态，形成动态的连接权重调整方案，对每个数据点的实时重要性进行排序；
6、s4：根据所述数据点的实时重要性，结合气候数据进行数据处理优先级的实时更新，读取每个数据点的优先级和资源需求，为每个数据点分配处理资源和响应时间，优化数据存取路径，建立优化地理信息结构。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述地理邻近性矩阵的获取步骤具体为：
8、s111：对地理数据点按时间标签和地理坐标进行分组，得到分组结果，对分组结果中每个数据点与其相邻点计算欧氏距离，采用公式：
9、；
10、生成距离结果；
11、其中，表示数据点和之间的距离，代表数据点的横坐标和纵坐标，代表数据点的横坐标和纵坐标；
12、s112：根据所述距离结果，结合时间标签计算时间距离，采用公式：
13、；
14、生成时间距离结果；
15、其中，表示数据点和之间的时间距离，分别代表数据点和的时间标签；
16、s113：将所述时间距离结果与地理距离结合，参照地形变化，采用公式：
17、；
18、生成地理邻近性矩阵；
19、其中，代表数据点和之间的邻近性权重，是地理距离，是地形变化的绝对值，是地形调整系数。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述初级时空关联图的获取步骤具体为：
21、s121：使用所述地理邻近性矩阵，组建临时集群，根据邻近性权重，确定数据点间的强连接，执行聚类算法，生成临时集群结果集；
22、s122：对所述临时集群结果集进行深度检查，采用公式：
23、；
24、计算每个集群中数据点的中心性，生成中心性分析结果；
25、其中， 代表数据点 的中心性， 代表集群中数据点的数量， 是时间衰减系数，为时间衰减因子；
26、s123：对所述中心性分析结果数据进行分析，采用公式：
27、；
28、计算连接密度，生成连接密度结果，得到初级时空关联图；
29、其中， 代表连接密度， 为衰减调节系数，为时间衰减因子，表示增强时间差异对权重计算的动态调整，是对集群中数据点到集群中数据点 的邻近性权重进行求和。
30、作为本专利技术的进一步方案，所述提取关键数据节点的步骤具体为：
31、s211：基于所述初级时空关联图，运用节点流动性和关联度评分方法，对每个节点的流动性和关联度进行初步评分，采用公式：
32、；
33、生成每个节点的初步评分结果；
34、其中，代表节点的初步评分，代表节点的人口密度，是全部节点人口密度的平均值，是用于调节人口密度影响的指数；
35、s212：对所述每个节点的初步评分结果，进行人口密度调整，应用公式：
36、；
37、生成调整后的节点评分；
38、其中，代表节点的调整后评分，是节点的人口密度，、是调节系数；
39、s213：基于重要性提取阈值，选择调整后的节点评分高于目标阈值的节点，采用判断逻辑：若，则节点被认为是关键数据节点；
40、其中，代表设定的重要性阈值，是调节阈值的动态调整因子。
41、作为本专利技术的进一步方案，所述对每个数据点的实时重要性进行排序的步骤具体为：
42、s311：对每个所述关键数据节点及其周边结构进行分析，采用公式：
43、；
44、生成时间-空间权重结果；
45、其中，代表节点和之间的时间-空间权重，是人口密度影响的调节指数；
46、s312：结合交通流量数据，调整所述时间-空间权重结果，采用公式：
47、；
48、生成更新后的连接权重结果；
49、其中，代表更新后的连接权重，是流量影响的调节指数；
50、s313：使用所述更新后的连接权重，重新评估每个节点的实时重要性，采用公式：
51、；
52、进行节点重要性评分，并对每个数据点的实时重要性进行排序；
53、其中，代表节点的重要性评分，每个节点的评分是基于与相邻节点的更新连接权重的平方总和，是节点的相邻节点数量。
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【技术保护点】
1.一种基于AI的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，所述地理邻近性矩阵的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于AI的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，所述初级时空关联图的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于AI的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，所述提取关键数据节点的步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的基于AI的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，所述对每个数据点的实时重要性进行排序的步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的基于AI的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，所述优化地理信息结构的获取步骤具体为：
7.一种基于AI的地理信息众包数据分析系统，其特征在于，根据权利要求1-6任一项所述的基于AI的地理信息众包数据分析方法，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，所述地理邻近性矩阵的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于ai的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，所述初级时空关联图的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于ai的地理信息众包数据分析方法，其特征在于，所述提取关键数据节点的...
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