交通大数据可视分析研究--以浙江省嘉善县为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 数据预处理研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 交通状态可视分析研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 交通热点区域研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 研究中存在的问题 | 第16页 |
| 1.3 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 交通大数据预处理 | 第19-32页 |
| 2.1 交通大数据的类型 | 第19-22页 |
| 2.1.1 交通道路数据 | 第19页 |
| 2.1.2 交通流量检测数据 | 第19-21页 |
| 2.1.3 交通浮动车数据 | 第21页 |
| 2.1.4 交通监控视频数据 | 第21-22页 |
| 2.1.5 交通服务数据 | 第22页 |
| 2.2 地感线圈流量数据预处理 | 第22-26页 |
| 2.2.1 交通参数概述 | 第22-23页 |
| 2.2.2 数据清洗 | 第23-24页 |
| 2.2.3 实验分析 | 第24-26页 |
| 2.3 出租车GPS轨迹数据预处理 | 第26-31页 |
| 2.3.1 出租车GPS轨迹数据概括 | 第26-27页 |
| 2.3.2 出租车GPS轨迹数据预处理研究 | 第27-28页 |
| 2.3.3 地图匹配 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 交通状况的可视分析 | 第32-42页 |
| 3.1 交通状态判别的指标 | 第32-34页 |
| 3.2 可视化技术方法 | 第34-36页 |
| 3.2.1 平行坐标系 | 第34-35页 |
| 3.2.2 热力图 | 第35-36页 |
| 3.2.3 漏斗图 | 第36页 |
| 3.3 交通状况的可视分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第36-37页 |
| 3.3.2 地感线圈数据的交通状况可视分析 | 第37-39页 |
| 3.3.3 出租车GPS轨迹的交通状况的可视分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 热点区域可视分析研究 | 第42-55页 |
| 4.1 热点区域分析相关基本概念 | 第42-43页 |
| 4.2 空间聚类算法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 空间聚类特点 | 第43页 |
| 4.2.2 空间聚类方法分类 | 第43-46页 |
| 4.2.3 层次聚类法 | 第46-47页 |
| 4.3 基于出租车轨迹数据的热点区域分析 | 第47-54页 |
| 4.3.1 热点区域算法设计 | 第47-48页 |
| 4.3.2 热点区域时空分布 | 第48-52页 |
| 4.3.3 线密度探测法分析 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 交通数据可视化平台原型系统 | 第55-64页 |
| 5.1 可视化原型系统的框架结构 | 第55-56页 |
| 5.1.1 数据存储 | 第55-56页 |
| 5.1.2 逻辑处理 | 第56页 |
| 5.1.3 可视分析 | 第56页 |
| 5.2 多视图协同可视化组件 | 第56-63页 |
| 5.2.1 热力图模块 | 第56-57页 |
| 5.2.2 图表分析模块 | 第57-60页 |
| 5.2.3 车流分析模块 | 第60-63页 |
| 5.2.4 动态轨迹模块 | 第63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者简历 | 第70页 |
