基于公交IC卡数据和GPS数据推断出行活动类型研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容及思路 | 第14-17页 |
| 第2章 研究数据说明 | 第17-38页 |
| 2.1 成都市常规公交智能交通系统数据 | 第17-20页 |
| 2.1.1 公交IC卡数据 | 第17-18页 |
| 2.1.2 公交车载GPS数据 | 第18-19页 |
| 2.1.3 公交站点GIS数据 | 第19-20页 |
| 2.2 推算公交出行OD | 第20-36页 |
| 2.2.1 上车站点推算 | 第20-24页 |
| 2.2.2 下车站点推算 | 第24-29页 |
| 2.2.3 换乘站点推算 | 第29-35页 |
| 2.2.4 公交出行OD结果 | 第35-36页 |
| 2.3 居民出行调查数据 | 第36页 |
| 2.4 成都市中心城区建设用地数据 | 第36-38页 |
| 第3章 判别出行活动类型的时空变量 | 第38-50页 |
| 3.1 常规公交忠诚者出行活动模式时空规律性 | 第38-47页 |
| 3.1.1 成人卡和学生卡忠诚者时间维度出行特征 | 第39-41页 |
| 3.1.2 成人卡和学生卡忠诚者空间维度出行特征 | 第41-47页 |
| 3.2 常规公交站点服务范围土地利用类型指标 | 第47-50页 |
| 第4章 公交出行者活动类型判别过程 | 第50-58页 |
| 4.1 影响出行活动类型因素 | 第50-51页 |
| 4.2 出行者活动类型判别过程 | 第51-54页 |
| 4.3 出行时间一致性和空间一致性 | 第54-56页 |
| 4.4 不同出行活动判别规则及其之间的关系 | 第56-57页 |
| 4.5 基于不同规则的出行活动类型判别结果 | 第57-58页 |
| 第5章 出行活动类型判别过程结果分析 | 第58-68页 |
| 5.1 出行活动类型判别结果分析 | 第58-61页 |
| 5.1.1 判别结果与居民出行调查数据对比分析 | 第58-59页 |
| 5.1.2 出行活动类型与城市用地类型的关系 | 第59-61页 |
| 5.2 出行活动类型与判别自变量之间的关系 | 第61-66页 |
| 5.2.1 决策树算法描述 | 第61-62页 |
| 5.2.2 CHAID决策树 | 第62-63页 |
| 5.2.3 CHAID决策树结果 | 第63-66页 |
| 5.3 关于研究出行者出行行为的讨论 | 第66-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 附录 | 第77-80页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研成果 | 第80页 |
