基于主题模型的交通数据流可视化分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外相关研究 | 第11-14页 |
| 1.2.1 地图匹配和轨迹聚类相关研究 | 第12页 |
| 1.2.2 主题模型相关研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 交通数据可视化相关研究 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论综述 | 第16-24页 |
| 2.1 交通流数据挖掘相关技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 地图匹配算法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 LDA主题模型 | 第17-18页 |
| 2.1.3 k-means聚类算法 | 第18-19页 |
| 2.2 数据可视化相关技术 | 第19-23页 |
| 2.2.1 平行坐标系可视化技术 | 第19-20页 |
| 2.2.2 词云可视化技术 | 第20-21页 |
| 2.2.3 TreeMap可视化技术 | 第21页 |
| 2.2.4 时间序列可视化技术 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于LDA单特征的浮动车车辆轨迹研究 | 第24-36页 |
| 3.1 概述 | 第24-25页 |
| 3.2 原始数据及相关处理 | 第25-31页 |
| 3.2.1 原始数据描述及预处理 | 第25-27页 |
| 3.2.2 地图道路匹配 | 第27-30页 |
| 3.2.3 稀疏轨迹补充 | 第30-31页 |
| 3.3 城市交通主题区域划分 | 第31-33页 |
| 3.4 基于主题区域划分的轨迹聚类 | 第33页 |
| 3.5 可视化设计 | 第33-35页 |
| 3.5.1 路段结合地图的视图 | 第33-34页 |
| 3.5.2 路段的平行坐标视图 | 第34-35页 |
| 3.5.3 轨迹结合地图的视图 | 第35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于LDA多特征的卡口车辆轨迹研究 | 第36-50页 |
| 4.1 概述 | 第36页 |
| 4.2 原始数据及预分析 | 第36-39页 |
| 4.2.1 原始数据描述 | 第36-37页 |
| 4.2.2 数据预分析 | 第37-39页 |
| 4.3 城市交通主题区域划分 | 第39-44页 |
| 4.4 可视化设计 | 第44-48页 |
| 4.4.1 卡口结合地图的视图 | 第45页 |
| 4.4.2 卡口名的词云视图 | 第45-46页 |
| 4.4.3 多特征的树图视图 | 第46-47页 |
| 4.4.4 随时间变化的时间轴视图 | 第47页 |
| 4.4.5 各视图之间的交互 | 第47-48页 |
| 4.5 系统原型 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 实验结果与对比分析 | 第50-65页 |
| 5.1 基于LDA单特征的浮动车车辆轨迹实验分析 | 第50-55页 |
| 5.1.1 数据及参数设置 | 第50页 |
| 5.1.2 交通主题区域分析 | 第50-54页 |
| 5.1.3 轨迹聚类分析 | 第54-55页 |
| 5.2 基于LDA多特征的卡口车辆轨迹实验分析 | 第55-62页 |
| 5.2.1 车辆移动模式分析 | 第56-57页 |
| 5.2.2 多特征分析 | 第57页 |
| 5.2.3 交通主题区域演化 | 第57-58页 |
| 5.2.4 讨论 | 第58-62页 |
| 5.3 浮动车车辆轨迹与卡口车辆轨迹对比分析 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73-74页 |
| 详细摘要 | 第74-76页 |
