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基于手机定位数据的城市居民出行特征提取方法研究

中文摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
变量注释表第10-14页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 研究目的及意义第15-16页
    1.3 国内外研究现状第16-22页
        1.3.1 居民出行特征研究现状第16-18页
        1.3.2 手机定位技术发展现状第18-20页
        1.3.3 基于手机信令定位数据的出行特征研究现状第20-22页
    1.4 主要研究内容第22-24页
        1.4.1 研究内容第22-23页
        1.4.2 技术路线第23-24页
第二章 手机定位原理及交通适用性分析第24-36页
    2.1 GSM通信系统原理第24-28页
        2.1.1 系统结构及运行原理第24-28页
        2.1.2 蜂窝网络层级划分第28页
    2.2 手机定位技术原理第28-30页
        2.2.1 COO定位技术第28-29页
        2.2.2 手机切换定位技术第29-30页
    2.3 手机信令数据解读第30-32页
    2.4 出行特征研究适用性第32-35页
        2.4.1 “手机出行”定义第32-33页
        2.4.2 出行特征指标第33-34页
        2.4.3 适用性分析第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第三章 数据预处理及特性分析第36-55页
    3.1 信令数据预处理第36-40页
        3.1.1 原始数据存储与匹配第37-38页
        3.1.2 无效数据过滤第38-40页
    3.2 噪音数据识别与处理第40-46页
        3.2.1 噪音数据类型第41-42页
        3.2.2 乒乓数据处理算法第42-43页
        3.2.3 漂移数据处理算法第43-46页
        3.2.4 静止数据处理算法第46页
    3.3 定位数据特性分析第46-54页
        3.3.1 事件分类与构成第47-50页
        3.3.2 时间分布特性第50-53页
        3.3.3 距离和速度分布特性第53-54页
    3.4 本章小结第54-55页
第四章 出行特征提取模型第55-70页
    4.1 模型框架第55页
    4.2 出行识别原理第55-58页
        4.2.1 方法分类与选取第55-56页
        4.2.2 轨迹点时空特征第56-58页
    4.3 时空聚类出行识别算法第58-63页
        4.3.1 算法思路第58-59页
        4.3.2 算法描述第59-61页
        4.3.3 算法设计第61-63页
    4.4 出行特征指标第63-67页
        4.4.1 出行人口第63-64页
        4.4.2 出行次数第64页
        4.4.3 出行距离第64-65页
        4.4.4 出行速度第65-66页
        4.4.5 出行时间分布第66-67页
    4.5 扩样原理与方法第67-69页
    4.6 本章小结第69-70页
第五章 实例分析与模型验证第70-83页
    5.1 实验介绍第70-72页
        5.1.1 实验概述第70页
        5.1.2 研究区域第70-71页
        5.1.3 实验环境第71-72页
    5.2 参数分析与标定第72-76页
        5.2.1 参数分类第72-73页
        5.2.2 数据预处理参数第73-74页
        5.2.3 出行提取模型参数第74-76页
    5.3 程序运行处理第76-77页
    5.4 实验结果分析第77-82页
        5.4.1 出行次数第77页
        5.4.2 出行距离第77-78页
        5.4.3 出行时间第78-80页
        5.4.4 出行速度第80-81页
        5.4.5 个人出行停留概率第81-82页
    5.5 本章小结第82-83页
第六章 结论与展望第83-85页
    6.1 研究结论第83页
    6.2 研究展望第83-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-89页
附录第89-107页
作者简介第107页

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