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基于IC卡用户出行模式的公交车轨迹还原

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 研究目的第9页
    1.3 研究方法和技术路线第9-10页
    1.4 主要研究内容及创新点第10页
        1.4.1 主要研究内容第10页
        1.4.2 创新点第10页
    1.5 本文章节安排第10-12页
第2章 国内外研究现状第12-16页
    2.1 公交车GPS数据的研究应用第12-13页
    2.2 公交IC卡数据的研究应用第13页
    2.3 通勤模式的研究第13-14页
    2.4 换乘模式的研究第14-15页
    2.5 模糊集理论的研究第15-16页
第3章 公共交通多源数据及预处理第16-25页
    3.1 公共交通多源数据第16-20页
        3.1.1 公交线路数据第16-17页
        3.1.2 地铁线路数据第17-18页
        3.1.3 公交车GPS数据第18-19页
        3.1.4 公交IC卡数据第19-20页
    3.2 数据预处理第20-23页
        3.2.1 公交车GPS数据与公交站点数据的关联匹配第20-22页
        3.2.2 公交IC卡数据与站点数据关联匹配第22-23页
    3.3 数据缺失问题第23-24页
    3.4 本章小结第24-25页
第4章 基于出行模式的GPS轨迹还原方法第25-42页
    4.1 出行事件模糊集模型第25-28页
        4.1.1 出行事件第25页
        4.1.2 出行事件模糊集第25-28页
    4.2 确定公交车到站时间第28-29页
        4.2.1 问题定义第28页
        4.2.2 K-means算法第28-29页
    4.3 基于通勤模式的轨迹还原第29-34页
        4.3.1 通勤的定义和特征第29-30页
        4.3.2 轨迹还原算法第30-32页
        4.3.3 算法验证第32-34页
    4.4 基于换乘模式的轨迹还原第34-38页
        4.4.1 换乘的定义和类型第34页
        4.4.2 轨迹还原算法第34-37页
        4.4.3 算法验证第37-38页
    4.5 实验总结第38-39页
    4.6 基于IC卡刷卡数据的应用案例分析第39-42页
        4.6.1 通勤OD分析第39-41页
        4.6.2 换乘分析第41-42页
第5章 总结和展望第42-44页
    5.1 本文工作总结第42页
    5.2 后续研究工作展望第42-44页
参考文献第44-48页
致谢第48-49页
攻读硕士学位期间的研究成果第49页

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