对公交IC卡数据处理分析及应用的探索
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第14页 |
| ·研究现状总结 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 公交IC卡数据采集 | 第17-30页 |
| ·公交信息数据采集方法 | 第17-21页 |
| ·人工调查法 | 第17-18页 |
| ·ERF数据采集 | 第18-19页 |
| ·自动乘客计数系统(APCS) | 第19页 |
| ·图像识别法 | 第19-20页 |
| ·公交IC卡 | 第20页 |
| ·各种方法优缺点总结 | 第20-21页 |
| ·公交IC卡数据采集 | 第21-27页 |
| ·公交IC卡系统组成 | 第21-22页 |
| ·公交IC卡收费系统 | 第22-24页 |
| ·公交IC卡采集流程 | 第24-25页 |
| ·公交IC卡数据结构 | 第25-27页 |
| ·公交其他基础数据采集 | 第27-29页 |
| ·公交线路及站点信息 | 第27-28页 |
| ·公交调度信息 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 公交IC卡数据仓库建立及数据处理 | 第30-37页 |
| ·公交IC卡数据仓库结构 | 第30-32页 |
| ·公交IC卡数据仓库选择 | 第32-33页 |
| ·公交IC卡基础数据预处理 | 第33-36页 |
| ·数据清洗 | 第33-35页 |
| ·数据集成 | 第35页 |
| ·数据转换 | 第35-36页 |
| ·数据规约 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 公交IC卡数据分析 | 第37-54页 |
| ·基于系统聚类法的乘客刷卡上车站点判断 | 第37-41页 |
| ·基于最短距离法的公交IC卡数据聚类分析 | 第38-39页 |
| ·基于运营调度信息的公交到站时间推断 | 第39-41页 |
| ·时间匹配 | 第41页 |
| ·乘客刷卡下车站点判断 | 第41-48页 |
| ·基于单个乘客刷卡数据的下车站点判断 | 第41-44页 |
| ·基于单条线路的下车站点判断 | 第44-47页 |
| ·基于站点吸引的下车站点判断 | 第47-48页 |
| ·下车时刻判断 | 第48页 |
| ·乘客刷卡换乘识别 | 第48-53页 |
| ·公交换乘识别思路 | 第48-49页 |
| ·基于公交IC卡数据的公交换乘识别算法 | 第49-51页 |
| ·公交换乘参数确定 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 北京公交IC卡数据分析案例 | 第54-73页 |
| ·构建北京公交IC数据仓库及数据预处理 | 第54-64页 |
| ·建立北京公交IC数据库 | 第54-59页 |
| ·数据处理 | 第59-64页 |
| ·数据分析 | 第64-67页 |
| ·上车站点分析 | 第64-66页 |
| ·下车站点分析 | 第66-67页 |
| ·公交IC卡数据分析结果解释评价 | 第67-70页 |
| ·客流时间分布 | 第67-68页 |
| ·客流空间分布 | 第68-69页 |
| ·客流时空分布 | 第69-70页 |
| ·公交IC卡数据分析的应用前景 | 第70-72页 |
| ·在运营管理中的应用前景 | 第70-71页 |
| ·在公交规划中的应用前景 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 6 结论与展望 | 第73-75页 |
| ·本文主要工作及结论 | 第73页 |
| ·进一步工作的展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 作者简历 | 第77-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |
