基于手机通讯记录的居民出行信息提取方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 手机通讯记录数据预处理 | 第19-25页 |
| 2.1 手机通讯记录数据介绍 | 第19-21页 |
| 2.1.1 数据来源 | 第19页 |
| 2.1.2 数据记录格式 | 第19-21页 |
| 2.1.3 研究范围的选取 | 第21页 |
| 2.2 通讯数据预处理 | 第21-23页 |
| 2.2.1 去除缺失数据 | 第21-22页 |
| 2.2.2 去除冗余通讯记录 | 第22页 |
| 2.2.3 去除研究范围以外的通讯记录 | 第22页 |
| 2.2.4 去除没有基站变化行为的用户 | 第22页 |
| 2.2.5 数据预处理结果的初步统计 | 第22-23页 |
| 2.3 基站数据预处理 | 第23-24页 |
| 2.3.1 基站数据预处理方法 | 第23页 |
| 2.3.2 基站数据预处理结果 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 手机用户日常出行链的构建 | 第25-33页 |
| 3.1 基本概念 | 第25-26页 |
| 3.1.1 出行和出行链的定义 | 第25页 |
| 3.1.2 基站切换序列与出行链不对应情况 | 第25-26页 |
| 3.2 剔除乒乓切换的方法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 根据出行的定义剔除部分乒乓切换 | 第26页 |
| 3.2.2 根据连续切换序列时长剔除部分乒乓切换 | 第26-27页 |
| 3.2.3 综合应用示例 | 第27-29页 |
| 3.3 典型工作日出行链构建方法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 理论基础 | 第29-30页 |
| 3.3.2 具体方法 | 第30-32页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 出行分布矩阵生成与分析 | 第33-41页 |
| 4.1 生成基站间的出行分布矩阵 | 第33-34页 |
| 4.1.1 出行链叠加成出行矩阵的方法 | 第33页 |
| 4.1.2 出行矩阵生成结果 | 第33-34页 |
| 4.2 基站合并为交通小区 | 第34-37页 |
| 4.2.1 基站合并方法 | 第34-35页 |
| 4.2.2 基站合并结果 | 第35-37页 |
| 4.3 生成小区间的出行分布矩阵 | 第37-38页 |
| 4.3.1 出行分布矩阵 | 第37页 |
| 4.3.2 出行产生与吸引量 | 第37-38页 |
| 4.4 典型工作日出行分布矩阵稳定性分析 | 第38-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 手机用户出行数据的典型应用 | 第41-46页 |
| 5.1 标定出行分布预测模型 | 第41-43页 |
| 5.1.1 出行分布预测模型概述 | 第41页 |
| 5.1.2 模型标定方法 | 第41-42页 |
| 5.1.3 模型标定结果 | 第42-43页 |
| 5.2 识别城市用地功能 | 第43-45页 |
| 5.2.1 用户居住地与工作地分析 | 第43-44页 |
| 5.2.2 城市用地功能识别结果 | 第44-45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 总结 | 第46-47页 |
| 6.2 需进一步研究的问题 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第53页 |
| 个人简历 | 第53页 |
| 参研课题 | 第53页 |
