城管案件时空分布特征研究--以苏州工业园区为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及其分析 | 第13-18页 |
| 1.2.1 城市管理现状研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 案件时空热点探测 | 第14-16页 |
| 1.2.3 案件成因机制分析 | 第16-17页 |
| 1.2.4 国内外研究现状分析 | 第17-18页 |
| 1.3 研究目标、内容和拟解决的关键问题 | 第18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第18-21页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第19-21页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第21页 |
| 1.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 时空聚类与时空加权回归方法分析 | 第22-34页 |
| 2.1 数据探索性分析方法 | 第22-24页 |
| 2.1.1 空间相关性 | 第22-23页 |
| 2.1.2 时空平稳性分析 | 第23-24页 |
| 2.2 时空聚类分析方法 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基于密度的时空聚类方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 ST-DBSCAN算法改进 | 第25页 |
| 2.2.3 STSNN算法概述 | 第25-26页 |
| 2.3 时空加权回归模型分析 | 第26-33页 |
| 2.3.1 时空加权回归原理 | 第26-28页 |
| 2.3.2 时空权重矩阵 | 第28-31页 |
| 2.3.3 时空带宽优化方法 | 第31-32页 |
| 2.3.4 时空加权回归模型改进 | 第32-33页 |
| 2.3.5 时空加权回归方法总结 | 第33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 城管案件时空热点探测 | 第34-42页 |
| 3.1 城管案件数据探索性分析 | 第34-36页 |
| 3.1.1 城管案件空间自相关性分析 | 第34-35页 |
| 3.1.2 城管案件时空平稳性分析 | 第35-36页 |
| 3.2 STSNN时空聚类算法设计 | 第36-38页 |
| 3.2.1 STSNN基本概念 | 第36-38页 |
| 3.2.2 STSNN算法设计 | 第38页 |
| 3.3 STSNN参数设计 | 第38-40页 |
| 3.3.1 时间窗口参数设计 | 第39页 |
| 3.3.2 时空邻域K值设计 | 第39-40页 |
| 3.4 城管案件时空热点探测方法及流程 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 城管案件时空加权回归分析 | 第42-51页 |
| 4.1 建立城管案件时空加权回归模型 | 第42-43页 |
| 4.1.1 问题分析 | 第42页 |
| 4.1.2 模型建立 | 第42-43页 |
| 4.2 城管案件时空权重矩阵设计 | 第43-45页 |
| 4.2.1 权重矩阵设计 | 第43-45页 |
| 4.2.2 权函数设计 | 第45页 |
| 4.3 城管案件时空带宽优化设计 | 第45-49页 |
| 4.3.1 CV优化 | 第45-46页 |
| 4.3.2 时间延迟带宽设计 | 第46-47页 |
| 4.3.3 时空带宽优化设计 | 第47-49页 |
| 4.4 城管案件时空加权回归分析流程 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第51-70页 |
| 5.1 实验数据与实验方法 | 第51-54页 |
| 5.1.1 实验方法 | 第51页 |
| 5.1.2 实验数据与实验区 | 第51-54页 |
| 5.2 时空聚类结果分析 | 第54-58页 |
| 5.2.1 商业用地 | 第55-56页 |
| 5.2.2 居住用地 | 第56-57页 |
| 5.2.3 工业用地 | 第57-58页 |
| 5.3 时空加权结果分析 | 第58-67页 |
| 5.3.1 时空带宽计算 | 第58-59页 |
| 5.3.2 GTWR模型诊断 | 第59-62页 |
| 5.3.3 用地类型变量系数分析 | 第62-67页 |
| 5.4 城管案件时空分布特征分析 | 第67-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 结论 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
