基于数据分析的城市移动模式挖掘
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 地图匹配研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 交通流研究现状 | 第10页 |
| 1.2.3 人群移动性研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要内容和组织结构 | 第11-14页 |
| 第2章 数据预处理关键技术研究 | 第14-30页 |
| 2.1 出租车数据集分析 | 第14-17页 |
| 2.1.1 出租车数据集可用性分析 | 第15-16页 |
| 2.1.2 出租车数据集噪声处理 | 第16-17页 |
| 2.2 地图数据分析 | 第17-19页 |
| 2.2.1 OSM地图数据模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 OSM地图数据抽取 | 第19页 |
| 2.3 地图匹配算法研究和实现 | 第19-28页 |
| 2.3.1 局部ST-Matching匹配算法 | 第19-25页 |
| 2.3.1.1 候选集准备 | 第20-22页 |
| 2.3.1.2 空间分析 | 第22页 |
| 2.3.1.3 时间分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1.4 结果匹配 | 第24-25页 |
| 2.3.2 实证分析 | 第25-28页 |
| 2.3.2.1 数据和参数 | 第25-26页 |
| 2.3.2.3 实例分析 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 城市交通流模式挖掘 | 第30-46页 |
| 3.1 交通流分析 | 第30-33页 |
| 3.1.1 工作日交通流量分析 | 第30-32页 |
| 3.1.2 非工作日交通流量分析 | 第32-33页 |
| 3.2 常发拥堵路段挖掘 | 第33-43页 |
| 3.2.1 常发拥堵路段定义 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于路段等级的时间粒度分值模型 | 第35-40页 |
| 3.2.2.1 时间粒度 | 第35-36页 |
| 3.2.2.2 路段等级速度分布分析 | 第36-38页 |
| 3.2.2.3 拥堵分值模型 | 第38-40页 |
| 3.2.2.4 常发拥堵指标 | 第40页 |
| 3.2.3 实证分析 | 第40-43页 |
| 3.1.3.1 数据和参数 | 第41页 |
| 3.1.3.2 常发拥堵路段分析 | 第41-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-46页 |
| 第4章 城市人群移动模式挖掘 | 第46-68页 |
| 4.1 打车出行统计分析 | 第46-47页 |
| 4.1.1 打车出行距离分析 | 第46-47页 |
| 4.1.2 打车出行人数分析 | 第47页 |
| 4.2 出行热点分析 | 第47-58页 |
| 4.2.1 CNM聚类算法 | 第47-52页 |
| 4.2.1.1 模块度 | 第48页 |
| 4.2.1.2 算法原理 | 第48-49页 |
| 4.2.1.3 算法步骤 | 第49-50页 |
| 4.2.1.4 参数选择 | 第50-52页 |
| 4.2.2 热点分析 | 第52-58页 |
| 4.2.2.1 数据和参数 | 第53页 |
| 4.2.2.2 工作日出行热点分析 | 第53-57页 |
| 4.2.2.3 非工作日出行热点分析 | 第57-58页 |
| 4.2.2.4 热点分析小结 | 第58页 |
| 4.3 出行OD流分析 | 第58-66页 |
| 4.3.1 工作日OD流分析 | 第61-64页 |
| 4.3.2 非工作日OD流分析 | 第64-65页 |
| 4.3.3 OD流分析小结 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 论文总结 | 第68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-73页 |
