基于GIS的活动行为时空数据模型构建及应用开发
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 时空数据建模研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 模型简介与建模步骤 | 第12-15页 |
| 1.2.3 面向对象的建模方法 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及框架 | 第16-22页 |
| 1.3.1 命题提出 | 第16-18页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第18-19页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第19-20页 |
| 1.3.4 章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于G IS的活动研究与成果简介 | 第22-36页 |
| 2.1 基于GIS的活动—出行研究 | 第22-23页 |
| 2.2 已开发基于GIS的研究平台介绍 | 第23-35页 |
| 2.2.1 居民活动—移动T-GIS平台 | 第24-28页 |
| 2.2.2 基于家庭出行链演化交互系统 | 第28-32页 |
| 2.2.3 家庭活动T-GIS可视化模拟器 | 第32-35页 |
| 2.3 本章小节 | 第35-36页 |
| 第三章 出行数据库的时空数据构模及应用 | 第36-52页 |
| 3.1 活动—出行的轨迹数据建模 | 第36-40页 |
| 3.1.1 个体活动模式的描述 | 第36-37页 |
| 3.1.2 活动—出行的轨迹模型 | 第37-40页 |
| 3.2 基于驻留—移动的EER建模方法 | 第40-44页 |
| 3.2.1 基于驻留—移动的EER建模 | 第40-42页 |
| 3.2.2 模型的逻辑关系表达机制 | 第42-44页 |
| 3.3 居民出行数据库的管理与应用 | 第44-49页 |
| 3.3.1 出行日志调查与数据来源 | 第44-45页 |
| 3.3.2 家庭出行日志数据库的构建 | 第45-46页 |
| 3.3.3 活动—出行数据库组织管理 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小节 | 第49-52页 |
| 第四章 行为决策过程的时空数据模型及应用 | 第52-64页 |
| 4.1 事件—项目—计划模型 | 第52-56页 |
| 4.1.1 时间、活动、事件和计划 | 第53-54页 |
| 4.1.2 活动项目 | 第54-56页 |
| 4.2 基于UML的时空GIS体系结构 | 第56-58页 |
| 4.3 基于GIS的时空数据建模应用 | 第58-62页 |
| 4.3.1 行为决策过程 | 第58-59页 |
| 4.3.2 仿真流程结构 | 第59-60页 |
| 4.3.3 流程模型描述 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小节 | 第62-64页 |
| 第五章 居民活动—出行平台的综合应用 | 第64-78页 |
| 5.1 基于GIS的活动—出行调查分析平台构建 | 第64-66页 |
| 5.1.1 ArcEngine概述 | 第64-65页 |
| 5.1.2 应用类库设计 | 第65-66页 |
| 5.1.3 软件的主界面 | 第66页 |
| 5.2 居民出行数据库的管理及可视化 | 第66-71页 |
| 5.2.1 数据的管理与实现 | 第66-68页 |
| 5.2.2 数据输出及可视化 | 第68-71页 |
| 5.3 基于家庭的决策过程仿真及可视化 | 第71-77页 |
| 5.3.1 数据的管理与流程 | 第71-73页 |
| 5.3.2 数据输出及可视化 | 第73-77页 |
| 5.4 本章小节 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-81页 |
| 6.1 主要工作 | 第78-79页 |
| 6.2 研究展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附件A：调查问卷 | 第86-88页 |
| 附件B：攻读硕士学位期间发表的科研成果 | 第88页 |
