公交IC卡数据挖掘技术及应用研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·本文研究的目的与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第8-9页 |
| ·国外研究现状 | 第9页 |
| ·本文研究内容 | 第9-10页 |
| 第2章 数据仓库与数据挖掘技术 | 第10-24页 |
| ·数据仓库技术 | 第10-12页 |
| ·数据仓库的产生及价值 | 第10-11页 |
| ·数据仓库的定义 | 第11-12页 |
| ·数据仓库的设计 | 第12-13页 |
| ·数据仓库系统设计方法 | 第12页 |
| ·数据仓库设计的数据模型 | 第12-13页 |
| ·数据预处理方法 | 第13-16页 |
| ·数据清洗 | 第13-14页 |
| ·数据集成 | 第14-15页 |
| ·数据变换 | 第15页 |
| ·数据规约 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘技术 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第16页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘常用算法 | 第17-22页 |
| ·聚类分析 | 第17-18页 |
| ·神经网络 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 数据的采集与数据仓库构建 | 第24-33页 |
| ·数据采集 | 第24-25页 |
| ·IC 卡数据采集 | 第24-25页 |
| ·其它数据采集 | 第25页 |
| ·数据仓库设计 | 第25-32页 |
| ·技术选型 | 第25-26页 |
| ·主题的定义 | 第26页 |
| ·数据模型的设计 | 第26-30页 |
| ·数据的加载 | 第30-31页 |
| ·数据仓库的维护 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于数据仓库的数据挖掘 | 第33-51页 |
| ·数据挖掘的目标 | 第33页 |
| ·站点上下车人数统计 | 第33-35页 |
| ·上车站点判断 | 第33-35页 |
| ·基于单张卡的下车站点推算 | 第35页 |
| ·客流量统计分析 | 第35-42页 |
| ·客流量统计分析指标 | 第35-37页 |
| ·客流量时间分布特征 | 第37-41页 |
| ·居民公交出行特征 | 第41-42页 |
| ·基于BP 神经网络的线路客流量预测 | 第42-50页 |
| ·BP 网络结构分析 | 第42-47页 |
| ·神经网络的MATLAB 实现 | 第47-49页 |
| ·神经网络结构确定 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实例分析 | 第51-57页 |
| ·线路总客流量预测 | 第51-54页 |
| ·预测误差比较分析 | 第51-53页 |
| ·预测结果分析 | 第53-54页 |
| ·线路高峰客流量预测 | 第54-56页 |
| ·神经网络仿真误差分析 | 第54-56页 |
| ·预测结果分析 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57-58页 |
| ·研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 摘要 | 第62-64页 |
| ABSTRACT | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 导师及作者简介 | 第67页 |
