时空大数据技术与方法是指利用大数据技术和方法来处理和分析时空数据的技术与方法。时空数据是指在时间和空间上具有相关性的数据，例如地理位置、时间戳、事件等。这些数据可以用于描述和预测各种现象和行为，如交通流量、人口分布、疾病传播等。
时空大数据技术与方法主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与预处理：通过各种传感器、设备和网络渠道收集时空数据，并进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。
2. 时空特征提取：从时空数据中提取有用的特征，如时间序列、地理坐标、事件类型等，以便后续的分析和建模。常见的时空特征提取方法有滑动窗口法、聚类法、关联规则挖掘等。
3. 时空数据分析与建模：根据提取的特征，采用适当的统计分析、机器学习、深度学习等方法对时空数据进行分析和建模，以揭示数据的内在规律和关联关系。常见的时空数据分析与建模方法有回归分析、分类算法、聚类算法、图模型等。
4. 时空预测与优化：基于时空数据分析和建模的结果，采用预测模型对未来的时空数据进行预测，并根据预测结果进行优化和调整。常见的时空预测与优化方法有时间序列预测、地理空间预测、多目标优化等。
5. 可视化与展示：将时空数据分析和建模的结果以图形、地图等形式进行可视化展示，以便用户直观地了解和理解数据。常见的时空可视化方法有热力图、地图叠加、时序图等。
6. 时空数据安全与隐私保护：在处理和分析时空数据的过程中，需要关注数据的安全和隐私问题，采取相应的措施保护数据不被非法获取和使用。常见的时空数据安全与隐私保护方法有加密技术、访问控制、匿名化处理等。
总之，时空大数据技术与方法是一类综合性的技术和方法，涵盖了数据采集、预处理、特征提取、数据分析、建模、预测、优化、可视化、安全与隐私保护等多个方面。随着大数据技术的发展和应用，时空大数据技术与方法将在各个领域发挥越来越重要的作用。
