基于出租车GPS数据的居民出行时空规律和出行热点区域研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 居民出行活动研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 城市热点区域研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要工作及创新点 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第20-26页 |
| 2.1 数据预处理 | 第20-22页 |
| 2.1.1 错误数据预处理 | 第20-21页 |
| 2.1.2 缺失数据预处理 | 第21-22页 |
| 2.2 地图匹配 | 第22-23页 |
| 2.3 数据挖掘——聚类分析 | 第23-25页 |
| 2.4 ArcGIS平台 | 第25-26页 |
| 第三章 居民出行行为统计分析 | 第26-46页 |
| 3.1 研究区域概况 | 第26-28页 |
| 3.2 实验基础 | 第28-33页 |
| 3.2.1 数据来源 | 第28-29页 |
| 3.2.2 地图匹配 | 第29-31页 |
| 3.2.3 数据提取 | 第31-33页 |
| 3.3 居民出行OD矩阵 | 第33-35页 |
| 3.4 居民出行行为规律统计 | 第35-38页 |
| 3.4.1 居民出行行程长度统计 | 第35-37页 |
| 3.4.2 居民出行行程时间统计 | 第37-38页 |
| 3.5 居民日出行总量分析 | 第38-43页 |
| 3.5.1 日出行总次数统计 | 第38-39页 |
| 3.5.2 各小时出行次数统计 | 第39-43页 |
| 3.6 居民出行高峰时段分布 | 第43-46页 |
| 3.6.1 工作日出行高峰时段分布 | 第43-44页 |
| 3.6.2 休息日出行高峰时段分布 | 第44-46页 |
| 第四章 DBSCAN算法参数优化 | 第46-53页 |
| 4.1 MinPts参数确定 | 第46-48页 |
| 4.2 Eps参数确定 | 第48-51页 |
| 4.3 算法实现 | 第51-53页 |
| 第五章 城市热点区域发现 | 第53-74页 |
| 5.1 城市热点区域挖掘 | 第53-62页 |
| 5.1.1 工作日热点区域发现 | 第53-58页 |
| 5.1.2 休息日热点区域发现 | 第58-62页 |
| 5.2 热点区域吸引力指数构建 | 第62-67页 |
| 5.3 结果可视化 | 第67-70页 |
| 5.4 城市热点区域与POIs的关联分析 | 第70-74页 |
| 5.4.1 兴趣点(POIs)数据 | 第70-71页 |
| 5.4.2 城市热点与POIs的关系 | 第71-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
