基于LBS轨迹的出行活动链模式识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容与方法 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状综述 | 第13-17页 |
| 1.3.1 出行活动链理论研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 居民出行信息采集研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 出行信息提取方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.4 国内外研究现状评述 | 第16-17页 |
| 1.4 技术路线和论文结构 | 第17-19页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第17页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 主要理论与技术 | 第19-27页 |
| 2.1 出行链理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 出行链的概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 出行链理论对本文的意义 | 第20-21页 |
| 2.2 模式识别理论 | 第21-22页 |
| 2.2.1 模式识别的概念 | 第21页 |
| 2.2.2 模式识别在本文中的应用 | 第21-22页 |
| 2.2.3 模式识别的方法 | 第22页 |
| 2.3 被动式出行信息调查技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 出行信息调查技术 | 第22-23页 |
| 2.3.2 被动式出行信息调查技术 | 第23-24页 |
| 2.4 手机位置服务技术 | 第24-26页 |
| 2.4.1 手机位置服务概述 | 第24-25页 |
| 2.4.2 手机位置服务在本文中的应用 | 第25-26页 |
| 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 出行活动链模式研究 | 第27-42页 |
| 3.1 出行活动链模式 | 第27-38页 |
| 3.1.1 出行活动链要素 | 第27-29页 |
| 3.1.2 出行活动链类型 | 第29-33页 |
| 3.1.3 出行活动链结构 | 第33-37页 |
| 3.1.4 出行活动链特征指标 | 第37页 |
| 3.1.5 出行活动链模式的子模式 | 第37-38页 |
| 3.2 出行活动链模式的特征分析 | 第38-40页 |
| 3.2.1 出行过程子模式特征分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 活动过程子模式特征分析 | 第39-40页 |
| 3.3 出行活动链模式与出行轨迹 | 第40-41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 出行轨迹数据采集和处理 | 第42-60页 |
| 4.1 出行轨迹数据采集 | 第42-47页 |
| 4.1.1 出行轨迹数据的参数 | 第42-43页 |
| 4.1.2 基于位置服务的信息调用 | 第43-44页 |
| 4.1.3 出行轨迹数据采集的手机应用软件 | 第44-47页 |
| 4.2 出行轨迹数据的补全和滤波 | 第47-51页 |
| 4.2.1 手机采集原始轨迹数据的特点 | 第47-48页 |
| 4.2.2 缺失数据的补全 | 第48-50页 |
| 4.2.3 基于Kalman滤波的迹数据滤波 | 第50-51页 |
| 4.3 出行轨迹数据分段 | 第51-59页 |
| 4.3.0 欧氏距离测度 | 第52页 |
| 4.3.1 步行与出行和活动的关系 | 第52-53页 |
| 4.3.2 静止点与步行检测分段 | 第53-56页 |
| 4.3.3 出行和活动的分段 | 第56-59页 |
| 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 出行方式识别和活动类型识别 | 第60-76页 |
| 5.1 特征向量的构建 | 第60-61页 |
| 5.1.1 出行过程子模式特征向量 | 第60-61页 |
| 5.1.2 活动过程子模式特征向量 | 第61页 |
| 5.2 特征变量的获取和计算 | 第61-68页 |
| 5.2.1 出行方式特征变量 | 第62-65页 |
| 5.2.2 活动类型特征变量 | 第65-68页 |
| 5.3 特征变量分析 | 第68-73页 |
| 5.3.1 特征变量的频率分布 | 第68-71页 |
| 5.3.2 F-score法特征分析 | 第71-73页 |
| 5.4 出行方式识别和活动类型识别方法 | 第73-75页 |
| 5.4.1 模式识别方法 | 第73-75页 |
| 5.4.2 分类器的训练 | 第75页 |
| 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 实证研究 | 第76-86页 |
| 6.1 出行轨迹采集 | 第76-78页 |
| 6.1.1 基于手机位置的出行轨迹采集软件 | 第76-77页 |
| 6.1.2 实验样本说明 | 第77-78页 |
| 6.2 出行轨迹数据预处理 | 第78-80页 |
| 6.2.1 出行轨迹数据的补全和滤波 | 第78-79页 |
| 6.2.2 出行轨迹数据的分段 | 第79-80页 |
| 6.3 出行方式识别和活动类型识别 | 第80-85页 |
| 6.3.1 出行方式识别 | 第80-82页 |
| 6.3.2 活动类型识别 | 第82-85页 |
| 本章小结 | 第85-86页 |
| 第七章 结论与展望 | 第86-89页 |
| 7.1 主要结论 | 第86-87页 |
| 7.2 应用前景和未来的研究方向 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
