浮动车数据与城市区域活跃程度的关联性分析与建模
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 居民出行行为的关联性研究现状综述 | 第12页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 基础理论及数据准备 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 浮动车数据获取方法概述 | 第14页 |
| 2.3 预测居民出行的分布模型方法 | 第14-20页 |
| 2.3.1 增长系数模型 | 第14-16页 |
| 2.3.2 重力模型法 | 第16-17页 |
| 2.3.3 熵理论模型 | 第17-20页 |
| 2.4 实证数据的预处理 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 居民出行行为的动力学模型 | 第22-38页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 居民出行距离特征的研究 | 第22-31页 |
| 3.2.1 个体居民基于熵理论模型研究 | 第22-24页 |
| 3.2.2 群体居民空间移动模拟模型的研究 | 第24-27页 |
| 3.2.3 基于实证数据验证 | 第27-31页 |
| 3.3 居民出行时间间隔特征的研究 | 第31-36页 |
| 3.3.1 个体居民时间间隔基于熵理论模型研究 | 第31-32页 |
| 3.3.2 群体居民时间间隔分布模拟模型的研究 | 第32-33页 |
| 3.3.3 基于实证数据的验证 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 城市区域活跃性指标的建模与分析 | 第38-64页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 居民出行活跃区域的挖掘 | 第38-40页 |
| 4.2.1 居民出行活跃区域可视化 | 第38-39页 |
| 4.2.2 居民出行热力图的分析 | 第39-40页 |
| 4.3 城市区域活跃性指标的建模与分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 基于GIS电子地图的地图可视化 | 第40-41页 |
| 4.3.2 层次聚类分析算法 | 第41-44页 |
| 4.4 居民出行经济活跃性指标的建模 | 第44-53页 |
| 4.4.1 居民出行成本分布模型的建立 | 第44-46页 |
| 4.4.2 居民出行经济活跃性指标的建模和分析 | 第46-47页 |
| 4.4.3 基于实证数据居民成本分布的验证 | 第47-51页 |
| 4.4.4 基于实证数据居民出行成本的验证 | 第51-53页 |
| 4.5 城市区域经济活跃性的建模与分析 | 第53-62页 |
| 4.5.1 城市区域居民出行成本的讨论和分析 | 第53-55页 |
| 4.5.2 基于实证数据城市区域活跃性指标的验证 | 第55-60页 |
| 4.5.3 城市区域经济活跃性模型的验证与分析 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
