基于移动位置数据的城市交通状态分析
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第14-15页 |
| 1.4 技术路线 | 第15-16页 |
| 2 移动位置数据获取方法 | 第16-37页 |
| 2.1 全球定位系统(GPS) | 第16-20页 |
| 2.1.1 全球定位系统介绍 | 第16-17页 |
| 2.1.2 辅助GPS技术 | 第17-20页 |
| 2.2 基于移动通信网络的定位技术 | 第20-37页 |
| 2.2.1 移动通信网络工作流程 | 第20-23页 |
| 2.2.2 手机网络定位解决方案 | 第23-27页 |
| 2.2.3 扇区定位技术 | 第27-37页 |
| 3 数据特征及处理 | 第37-55页 |
| 3.1 数据特征 | 第37-40页 |
| 3.2 数据处理 | 第40-55页 |
| 3.2.1 数据处理方法 | 第40-42页 |
| 3.2.2 数据准备 | 第42-46页 |
| 3.2.3 地图匹配 | 第46-50页 |
| 3.2.4 道路旅行时间 | 第50-51页 |
| 3.2.5 个人出行链获取 | 第51-55页 |
| 4 基于决策树的出行方式判别 | 第55-65页 |
| 4.1 选取统计量 | 第56-63页 |
| 4.2 建立出行方式识别模型 | 第63-65页 |
| 5 人口流动时空特性 | 第65-74页 |
| 5.1 区域空间活动范围 | 第65-69页 |
| 5.2 居民空间流动特性 | 第69-74页 |
| 5.2.1 Moran's指数算法 | 第69-70页 |
| 5.2.2 人口流动性分析 | 第70-74页 |
| 6 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
