基于自适应小批量梯度学习的网络地理信息服务预测系统研究

• 作者: 乔莲花 徐明镠
• 来源期刊: 信息化研究
• 学科: 地球科学
• 关键词: ArcGIS REST服务检索 地理信息服务评估 自适应预测模型 地理信息系统
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 技术与应用
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

文章面向REST类型的网络地理信息服务,实现了网络地理信息服务的预测与分析系统.首先,采用爬虫与HTML分析技术,获取了ESRI网站的共享地理信息服务数据;然后,在完全批量梯度与随机梯度计算模型的基础上,提出了基于自适应小批量梯度学习的网络地理信息服务质量预测模型,结合JQuery前端以及基于ArcGIS REST服务API,实现了网络地理信息服务信息查询、地图服务质量描述与评估、动态地理信息服务性能在线预测等功能的原型系统,更好地为地理信息服务用户发现、选择、使用网络地理信息资源服务,从而使地理信息用户体验到更好的网络地理信息服务.