1.一种基于混合分布估计算法的地理大数据传输方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：分析地理时空特性数据传输潜在的风险问题及传输低效因素，分别构造数据传输过程的安全风险最小以及数据传输效率最高的多目标函数，以及分析地理大数据高效传输的约束因素，从计算和传输两个层面来构造相应约束条件；

步骤2：基于分布估计和基因表达式编程算法理论，采用孤岛并行模式设计混合分布估计算法；

步骤3：采用迁移机制互换分布估计算法和基因表达式编程算法的适应度值最高的个体，通过若干代的概率进化选择后，求解出地理时空大数据传输优化解。

2.根据权利要求1所述的基于混合分布估计算法的地理大数据传输方法，其特征在于，所述步骤1中安全风险最小的目标函数表达式为：minFsec＝H(C,I,A|s,t)其中，C表示影响地理时空大数据传输安全的脆弱性，I表示影响地理时空大数据传输安全的威胁，A表示影响地理时空大数据传输安全的资产重要程度，s,t分别表示影响地理时空大数据传输安全的时间和空间特性，不同的时间空间维度，对应的地理大数据的安全风险等级动态变化。

3.根据权利要求2所述的基于混合分布估计算法的地理大数据传输方法，其特征在于，所述步骤1中数据传输效率最高的目标函数表达式为：maxFeff＝αf(V(t),W(t))+βf(V'(t),T(t))其中，V(t)表示t时刻传输的地理大数据容量，W(t)示t时刻传输数据信息的能力，V'(t)表示在t时刻通过事件触发机制控制传输的地理大数据容量，T(t)表示t时刻通过事件触发机制控制传输的地理大数据类型，α表示影响地理时空大数据高效传输因素之间函数关系，β通过事件触发机制控制地理时空大数据高效传输函数模型的权重关系。

4.根据权利要求1所述的基于混合分布估计算法的地理大数据传输方法，其特征在于，所述步骤1中的约束条件具体包括：从计算层面构造约束条件：

其中， 分别为脆弱性、安全威胁发生的概率以及资产重要程度；Ci,Ii,Ai分别表示脆弱性、安全威胁及资产对传输安全风险产生的影响；V表示当前传输通道中最大的传输数据量，V'(t)表示在t时刻通过事件触发机制控制传输的地理大数据容量；α表示影响地理时空大数据高效传输因素之间函数关系、β为通过事件触发机制控制地理时空大数据高效传输函数模型的权重关系，须满足α+β＝1条件约束；

从传输层面构造约束条件：

其中，W(t)示t时刻传输数据信息的能力，M表示当前传输通道最大的传输带宽；T(t)表示t时刻通过事件触发机制控制传输的地理大数据类型；

其他约束条件：

α+β＝1。

5.根据权利要求1所述的基于混合分布估计算法的地理大数据传输方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤2.1：设计分布估计算法和基因表达式编程的融合算法；

步骤2.2：通过加权求和法将多目标优化转为单目标优化问；

步骤2.3：利用混合分布估计算法并行求解多目标多约束地理时空大数据传输优化问；

步骤2.4：将分布估计算法和基因表达式编程各自并行产生一定规模的子种群融合成优化问题的种群；

步骤2.5：分别评估各自种群的适应度值并进行排序，各自选出一定规模的最优个体组成优势群体；

步骤2.6：按照分布估计算法产生的优势群体，建立Bayesian后验概率分布模型；

步骤2.7：针对分布估算算法种群，从Bayesian后验概率分布模型中抽样产生新种群；

同时基因表达式编程算法所产生的种群并行执行选择、变异、插串以及重组等遗传操作，产生新种群；

步骤2.8：结合种群个体相似度度量来动态调整遗传操作概率，提高GEP种群的多样性，扩大搜索范围。

6.根据权利要求5所述的基于混合分布估计算法的地理大数据传输方法，其特征在于，T

所述步骤2.2具体包括：设x＝(x1,x2) 为一个权重向量，其中xi≥0,i＝1,2且x1+x2＝1，则多目标优化问题转化为如下的单目标优化问题：F＝x1Fsec+x2Feff其中，F为将多目标函数转化为单目标优化问题的函数模型；x1、x2分别表示安全风险最小的目标函数Fsec和传输效率最大的目标函数Feff的权重向量；Fsec表示地理大数据中传输安全风险最小的目标函数模型，Feff表示地理大数据传输效率最大的目标函数模型。