| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-23页 |
| 1.1 研究的背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3.1 转换点研究综述 | 第13-14页 |
| 1.3.2 交通出行方式研究综述 | 第14-19页 |
| 1.3.3 研究综述 | 第19页 |
| 1.4 本文创新点 | 第19-20页 |
| 1.5 研究内容与技术路线 | 第20-23页 |
| 2 相关基础理论 | 第23-31页 |
| 2.1 居民出行状态分析 | 第23页 |
| 2.2 各交通出行方式的出行特征 | 第23-27页 |
| 2.3 相似性度量基本理论 | 第27-29页 |
| 2.3.1 相似性度量含义 | 第27页 |
| 2.3.2 相似性度量常用方法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 GPS轨迹数据处理和出行特征分析 | 第31-49页 |
| 3.1 GPS轨迹数据介绍 | 第31-33页 |
| 3.1.1 GPS轨迹数据采集方式 | 第31页 |
| 3.1.2 GPS轨迹数据来源 | 第31-33页 |
| 3.2 GPS轨迹数据预处理 | 第33-37页 |
| 3.2.1 数据过滤 | 第33-35页 |
| 3.2.2 GPS位置轨迹点特征计算 | 第35-36页 |
| 3.2.3 GPS数据匹配 | 第36-37页 |
| 3.3 出行特征分析 | 第37-47页 |
| 3.3.1 出行段的提取 | 第40-41页 |
| 3.3.2 出行段的平滑处理 | 第41-43页 |
| 3.3.3 出行轨迹分析 | 第43页 |
| 3.3.4 特征参数提取 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 交通出行方式识别 | 第49-73页 |
| 4.1 交通出行方式识别的总体方案 | 第49-50页 |
| 4.2 基于相似性度量和窗口方法的转换点的识别 | 第50-62页 |
| 4.2.1 概述 | 第50页 |
| 4.2.2 转换点识别的总体方案 | 第50-51页 |
| 4.2.3 基于窗口的分割段获取 | 第51-55页 |
| 4.2.4 相似性度量 | 第55-58页 |
| 4.2.5 转换点的获取 | 第58-61页 |
| 4.2.6 评价指标 | 第61-62页 |
| 4.3 基于出行方式段的交通出行方式识别 | 第62-71页 |
| 4.3.1 出行方式段的获取 | 第62页 |
| 4.3.2 特征选取 | 第62-63页 |
| 4.3.3 交通出行方式识别模型 | 第63-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 5 实验分析 | 第73-85页 |
| 5.1 转换点识别实验结果分析 | 第73-78页 |
| 5.2 交通出行方式识别实验结果分析 | 第78-82页 |
| 5.3 基于GPS轨迹数据的交通出行方式识别综合评价结果分析 | 第82-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 6 结论与展望 | 第85-88页 |
| 6.1 研究结论 | 第85-86页 |
| 6.2 研究展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第93-97页 |
| 学位论文数据集 | 第97页 |