基于移动数据的城市功能区特征模型的研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 城市功能区特征模型理论分析 | 第18-29页 |
| 2.1 移动用户数据与POI数据分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 移动用户数据 | 第18-21页 |
| 2.1.2 POI数据 | 第21页 |
| 2.2 用户停驻点识别方法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 GPS轨迹数据中停驻点识别 | 第21-22页 |
| 2.2.2 手机轨迹数据中停驻点识别 | 第22-23页 |
| 2.3 用户出行OD分析 | 第23-24页 |
| 2.3.1 用户出行定义 | 第23页 |
| 2.3.2 用户出行OD研究方法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 用户出行OD研究特征分析 | 第24页 |
| 2.4 人群空间密度计算方法 | 第24-25页 |
| 2.5 聚类分析 | 第25-28页 |
| 2.5.1 聚类的定义 | 第25-26页 |
| 2.5.2 数据预处理 | 第26页 |
| 2.5.3 相似度度量 | 第26-27页 |
| 2.5.4 常见聚类算法 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 城市功能区特征模型设计 | 第29-45页 |
| 3.1 模型需求分析 | 第29-30页 |
| 3.2 模型系统方案设计 | 第30-32页 |
| 3.3 移动数据预处理 | 第32-35页 |
| 3.4 功能区用户行为特征研究方法 | 第35-41页 |
| 3.4.1 用户停驻点识别 | 第35-37页 |
| 3.4.2 用户出行OD特征识别 | 第37-38页 |
| 3.4.3 人群空间密度计算 | 第38-39页 |
| 3.4.4 城市功能区特征识别 | 第39-41页 |
| 3.5 功能区特征模型构建方法 | 第41-44页 |
| 3.5.1 城市功能区属性的选取 | 第41-42页 |
| 3.5.2 基于FCM算法的模型构建 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 城市功能区特征模型实现 | 第45-62页 |
| 4.1 选定研究区域 | 第45-46页 |
| 4.2 数据样例描述及数据清洗 | 第46-48页 |
| 4.3 功能区用户行为特征研究方法的实现 | 第48-59页 |
| 4.3.1 用户停驻点识别方法的实现 | 第48-51页 |
| 4.3.2 城市功能区特征分析 | 第51-59页 |
| 4.4 功能区特征模型构建 | 第59-60页 |
| 4.5 功能区识别的性能评价 | 第60-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 模型验证与结果分析 | 第62-68页 |
| 5.1 模型验证方法概述 | 第62-63页 |
| 5.2 关键结果及分析 | 第63-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第76页 |
