居民出行行为挖掘与传染病传播的模拟仿真
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关知识 | 第18-24页 |
| 2.1 谷歌地图接口 | 第18-19页 |
| 2.2 Java语言及web技术 | 第19-20页 |
| 2.3 传染病模型 | 第20-23页 |
| 2.3.1 SI模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 SIR模型 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 数据挖掘及居民行为模拟 | 第24-34页 |
| 3.1 数据介绍 | 第24-28页 |
| 3.2 数据导入数据库 | 第28-29页 |
| 3.3 挖掘居民搭乘公交车信息 | 第29-30页 |
| 3.4 解析居民搭车信息 | 第30-32页 |
| 3.5 标识居民所在的位置 | 第32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 传染病模拟 | 第34-39页 |
| 4.1 传染病介绍 | 第34页 |
| 4.2 模拟器设计思路 | 第34-36页 |
| 4.3 模拟器需解决的重点问题 | 第36-37页 |
| 4.4 传播情况的模拟 | 第37-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 模拟器详情 | 第39-52页 |
| 5.1 项目整体介绍 | 第39-40页 |
| 5.2 传染病扩散热度图 | 第40-43页 |
| 5.3 模拟结果 | 第43-47页 |
| 5.3.1 存入数据库的信息 | 第44-45页 |
| 5.3.2 以文件导出的信息 | 第45-47页 |
| 5.4 统计信息 | 第47-49页 |
| 5.5 与同类工作对比 | 第49-50页 |
| 5.5.1 存在的问题 | 第50页 |
| 5.5.2 本项目的解决方案 | 第50页 |
| 5.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第6章 总结及展望 | 第52-55页 |
| 6.1 全文总结 | 第52-53页 |
| 6.2 工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
