大数据环境下的公交客流OD矩阵推导与应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第9-10页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第10-11页 |
| 第2章 相关背景知识介绍 | 第11-17页 |
| 2.1 大数据技术 | 第11-13页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第11页 |
| 2.1.2 Hadoop | 第11-12页 |
| 2.1.3 HDFS | 第12页 |
| 2.1.4 MapReduce | 第12页 |
| 2.1.5 Hive | 第12-13页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第13-14页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第13页 |
| 2.2.2 数据挖掘功能与模式 | 第13-14页 |
| 2.2.3 主要挖掘技术 | 第14页 |
| 2.3 数据仓库技术 | 第14-15页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第14-15页 |
| 2.3.2 关键特点 | 第15页 |
| 2.4 公交客流OD矩阵 | 第15-17页 |
| 第3章 公交大数据分析平台设计 | 第17-30页 |
| 3.1 平台基础数据介绍 | 第17-22页 |
| 3.1.1 IC卡刷卡数据 | 第18-19页 |
| 3.1.2 公交GPS数据 | 第19-20页 |
| 3.1.3 公交调度数据 | 第20-21页 |
| 3.1.4 公交基础数据 | 第21-22页 |
| 3.2 平台基础数据预处理 | 第22-25页 |
| 3.2.1 数据预处理概述 | 第22-23页 |
| 3.2.2 IC卡刷卡数据预处理 | 第23页 |
| 3.2.3 公交GPS数据预处理 | 第23-24页 |
| 3.2.4 公交调度数据预处理 | 第24-25页 |
| 3.2.5 公交基础数据预处理 | 第25页 |
| 3.3 公交大数据分析平台的框架设计 | 第25-30页 |
| 3.3.1 公交大数据分析平台框架 | 第25-27页 |
| 3.3.2 公交大数据分析处理流程 | 第27-30页 |
| 第4章 公交客流OD矩阵推导 | 第30-48页 |
| 4.1 乘客上车站点判定 | 第31-37页 |
| 4.1.1 合并GPS公交进出站数据 | 第32-34页 |
| 4.1.2 获取公交车辆运行轨迹 | 第34-35页 |
| 4.1.3 补全公交轨迹数据 | 第35-36页 |
| 4.1.4 判定上车站点 | 第36-37页 |
| 4.2 乘客下车站点判定 | 第37-42页 |
| 4.2.1 生成最近站距表 | 第39-40页 |
| 4.2.2 判定下车站点 | 第40-42页 |
| 4.2.3 匹配下车时间 | 第42页 |
| 4.3 乘客换乘分析 | 第42-45页 |
| 4.4 构建扩样表 | 第45-46页 |
| 4.5 数据检验 | 第46-48页 |
| 第5章 公交客流数据的挖掘应用 | 第48-57页 |
| 5.1 线路站点客流分析 | 第49-52页 |
| 5.2 区域客流分析 | 第52-54页 |
| 5.3 运量匹配分析 | 第54-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第63页 |
