| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 出租车轨迹数据研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 可达性测算研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 文献综述总结 | 第16页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 基础理论与轨迹特性分析 | 第19-31页 |
| 2.1 可达性研究范式 | 第19-22页 |
| 2.1.1 可达性概念 | 第19页 |
| 2.1.2 可达性影响因素 | 第19-21页 |
| 2.1.3 可达性特征 | 第21-22页 |
| 2.2 基础模型与常规数据源 | 第22-26页 |
| 2.2.1 可达性基础模型比选 | 第22-25页 |
| 2.2.2 常规数据源局限性分析 | 第25-26页 |
| 2.3 出租车轨迹特性分析 | 第26-29页 |
| 2.3.1 出租车轨迹特性 | 第26页 |
| 2.3.2 出租车载客规律 | 第26-28页 |
| 2.3.3 轨迹字段特性 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于出租车轨迹的可达性测算模型 | 第31-42页 |
| 3.1 模型构建思路 | 第31-33页 |
| 3.1.1 可达性测算基本思路 | 第31-32页 |
| 3.1.2 模型构建流程 | 第32-33页 |
| 3.2 模型指标选取 | 第33-34页 |
| 3.2.1 乘客出行心理分析 | 第33页 |
| 3.2.2 模型指标选取 | 第33-34页 |
| 3.3 模型构建 | 第34-41页 |
| 3.3.1 机会模型 | 第34-38页 |
| 3.3.2 交通阻抗模型 | 第38-40页 |
| 3.3.3 可达性模型 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 轨迹处理与可达性测算实现 | 第42-59页 |
| 4.1 轨迹预处理 | 第42-46页 |
| 4.1.1 有效数据筛选 | 第42-43页 |
| 4.1.2 异常数据剔除 | 第43-44页 |
| 4.1.3 地图匹配 | 第44-46页 |
| 4.2 轨迹压缩 | 第46-49页 |
| 4.2.1 轨迹压缩原理 | 第46-47页 |
| 4.2.2 Douglas-Peucker压缩算法改进 | 第47-49页 |
| 4.3 聚类算法比较 | 第49-50页 |
| 4.3.1 DBSCAN算法 | 第49页 |
| 4.3.2 STING网格聚类算法 | 第49-50页 |
| 4.3.3 聚类算法选取 | 第50页 |
| 4.4 机会模型参数提取 | 第50-54页 |
| 4.4.1 提取方法 | 第51-52页 |
| 4.4.2 处理结果及可视化 | 第52-54页 |
| 4.5 交通阻抗模型参数提取 | 第54-58页 |
| 4.5.1 提取方法 | 第54-56页 |
| 4.5.2 处理结果及可视化 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于出租车轨迹的可达性应用 | 第59-69页 |
| 5.1 研究区域概况及说明 | 第59-63页 |
| 5.1.1 研究区域概况 | 第59-60页 |
| 5.1.2 原始数据说明 | 第60页 |
| 5.1.3 上海市出租车出行分析 | 第60-63页 |
| 5.2 基于可达性的功能用地出行分析 | 第63-66页 |
| 5.2.1 出行分布对比分析 | 第63-65页 |
| 5.2.2 可达性对比分析 | 第65-66页 |
| 5.3 基于可达性的交通服务水平分析 | 第66-68页 |
| 5.3.1 出行分布对比分析 | 第67页 |
| 5.3.2 可达性对比分析 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论与展望 | 第69-71页 |
| 主要成果 | 第69页 |
| 研究展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |