基于出租车数据的城市居民出行时空特征研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 轨迹数据应用研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 居民出行行为时空特征研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文创新点 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 出租车轨迹数据预处理 | 第17-23页 |
| 2.1 数据概况 | 第17-18页 |
| 2.1.1 出租车数据结构 | 第17页 |
| 2.1.2 实验数据介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 出租车数据预处理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 原始数据存在的问题 | 第18-19页 |
| 2.2.2 数据预处理方法 | 第19-21页 |
| 2.2.3 预处理后数据情况 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 城市居民出行时空分布特征分析 | 第23-70页 |
| 3.1 不同时间粒度分布特征 | 第23-37页 |
| 3.1.1 出行总体时间分布 | 第23-25页 |
| 3.1.2 不同时段的出行分布 | 第25-29页 |
| 3.1.3 工作日与休息日出行分布 | 第29-32页 |
| 3.1.4 按出行时长的出行分布 | 第32-35页 |
| 3.1.5 按空驶时长的出行分布 | 第35-37页 |
| 3.2 不同空间尺度分布特征 | 第37-69页 |
| 3.2.1 不同规划分区的出行分布 | 第38-43页 |
| 3.2.2 不同行政区的出行分布 | 第43-47页 |
| 3.2.3 不同街道的出行分布 | 第47-58页 |
| 3.2.4 重点交通枢纽的出行分布 | 第58-66页 |
| 3.2.5 重点商圈的出行分布 | 第66-69页 |
| 3.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 4 城市居民出行动态性研究 | 第70-81页 |
| 4.1 居民出行热点区域时空分布 | 第70-74页 |
| 4.1.1 热点区域识别算法 | 第70页 |
| 4.1.2 居民出行热点区域时空分布研究 | 第70-74页 |
| 4.2 居民出行区域流动性分析 | 第74-80页 |
| 4.2.1 区域流动性分析方法 | 第74-76页 |
| 4.2.2 区域相对吸引力 | 第76-77页 |
| 4.2.3 区域间流动性 | 第77-80页 |
| 4.3 本章小结 | 第80-81页 |
| 5 结论与展望 | 第81-84页 |
| 5.1 研究结论 | 第81-82页 |
| 5.2 研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
