| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 人类移动性属性 | 第10-12页 |
| 1.1.2 无线实境系统场景 | 第12-13页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 论文的来源及主要工作 | 第14页 |
| 1.3 论文的章节安排 | 第14-18页 |
| 第二章 相关研究工作 | 第18-28页 |
| 2.1 人类移动性研究 | 第18-20页 |
| 2.1.1 人类移动性空间属性统计力学研究 | 第19-20页 |
| 2.1.2 人类移动性时间属性统计力学研究 | 第20页 |
| 2.2 广域与局域人类移动性分析与应用 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于GPS的数据获取方式 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于蜂窝网络的数据获取方式 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于WiFi的数据获取方式 | 第23-24页 |
| 2.3 无线实境系统 | 第24-27页 |
| 2.3.1 系统结构 | 第25-26页 |
| 2.3.2 数据获取方式 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 移动性研究平台的优化 | 第28-40页 |
| 3.1 呈现模块的优化 | 第28-33页 |
| 3.2.1 注册登录页面 | 第28-30页 |
| 3.2.2 主页面 | 第30页 |
| 3.2.3 信息管理页面 | 第30-33页 |
| 3.2 多商铺对比新功能 | 第33-36页 |
| 3.3 学校人群轨迹关联分析功能 | 第36-38页 |
| 3.4 报表汇总功能 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 无线热点用户驻留时间分布研究 | 第40-62页 |
| 4.1 数据采集与处理 | 第40-44页 |
| 4.1.1 数据采集与预处理 | 第40-43页 |
| 4.1.2 数据格式与分析 | 第43-44页 |
| 4.2 统计分布模型与验证方法 | 第44-49页 |
| 4.2.1 统计分布模型 | 第44-48页 |
| 4.2.2 拟合模型验证方法 | 第48-49页 |
| 4.3 群体用户驻留时间分析 | 第49-53页 |
| 4.3.1 群体用户每次驻留时间分布验证及分析 | 第49-50页 |
| 4.3.2 群体用户日内累积驻留时间分布 | 第50-53页 |
| 4.4 个体用户停留时间分析 | 第53-59页 |
| 4.4.1 用户出现天数的日平均驻留时间特性 | 第53-54页 |
| 4.4.2 个体用户驻留时间分布规律 | 第54-59页 |
| 4.4.3 应用场景 | 第59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-62页 |
| 第五章 无线热点用户到访时间分析与预测 | 第62-70页 |
| 5.1 移动用户时间属性的预测方法 | 第62-63页 |
| 5.2 数据集 | 第63-64页 |
| 5.3 基于非线性时间序列算法的校内人员到访时间预测 | 第64-69页 |
| 5.3.1 非线性时间序列算法原理 | 第64-66页 |
| 5.3.2 预测结果 | 第66-69页 |
| 5.4 应用场景 | 第69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第78页 |