| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 本文组织架构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论 | 第17-24页 |
| 2.1 数据挖掘算法在交通数据分析中的应用 | 第17页 |
| 2.2 出行决策研究的相关理论 | 第17-23页 |
| 2.2.1 期望效用理论 | 第18页 |
| 2.2.2 前景理论 | 第18-22页 |
| 2.2.3 前景理论在交通出行领域的适用性 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于C-DBSCAN算法的公交站点选址 | 第24-35页 |
| 3.1 C-DBSCAN聚类算法 | 第24-28页 |
| 3.1.1 传统DBSCAN算法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 C-DBSCAN聚类算法 | 第25-28页 |
| 3.2 算法验证及应用 | 第28-34页 |
| 3.2.1 数据集 | 第28-30页 |
| 3.2.2 实验及分析-公交站点推荐 | 第30-33页 |
| 3.2.3 参数讨论 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于前景理论的出租路径推荐 | 第35-53页 |
| 4.1 前景理论模型构建 | 第35-39页 |
| 4.1.1 参照点的确定 | 第36-37页 |
| 4.1.2 价值函数 | 第37-38页 |
| 4.1.3 决策权重函数 | 第38-39页 |
| 4.1.4 出租路径推荐模型 | 第39页 |
| 4.2 实验 | 第39-52页 |
| 4.2.1 数据处理及路网构建 | 第40-44页 |
| 4.2.2 司机载客特征挖掘 | 第44-46页 |
| 4.2.3 路径各段（载客热点、驾驶路段和路口）载客效用计算 | 第46-48页 |
| 4.2.4 路径各段（载客热点、驾驶路段和路口）载客概率计算 | 第48-49页 |
| 4.2.5 路径前景值计算 | 第49-50页 |
| 4.2.6 结果对比分析 | 第50-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 发表论文 | 第62页 |