基于公交车刷卡数据的客流分析研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术 | 第17-23页 |
| 2.1 HADOOP平台 | 第17-18页 |
| 2.2 HADOOP核心框架HDFS存储 | 第18-20页 |
| 2.3 HADOOP核心框架MAPREDUCE | 第20-22页 |
| 2.4 本章总结 | 第22-23页 |
| 第三章 公交车刷卡数据预处理 | 第23-31页 |
| 3.1 公交车刷卡数据问题分析 | 第23-24页 |
| 3.2 针对时空数据清洗的算法设计 | 第24-27页 |
| 3.2.1 基于时间的聚类 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于规则的过滤 | 第26-27页 |
| 3.3 实验与分析 | 第27-30页 |
| 3.4 本章总结 | 第30-31页 |
| 第四章 公交刷卡数据的站点客流分析 | 第31-40页 |
| 4.1 公交站点客流相关问题分析 | 第31页 |
| 4.2 公交站点分时段上车客流量的算法设计 | 第31-34页 |
| 4.3 公交车站点分时段换乘客流量的算法设计 | 第34-35页 |
| 4.4 实验与分析 | 第35-39页 |
| 4.5 本章总结 | 第39-40页 |
| 第五章 公交刷卡数据的站间运达时速分析 | 第40-48页 |
| 5.1 站间运达时速相关概念 | 第40-41页 |
| 5.2 相邻站点间公交时速的算法设计 | 第41-44页 |
| 5.3 实验与分析 | 第44-47页 |
| 5.4 本章总结 | 第47-48页 |
| 第六章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 主要结论 | 第48页 |
| 6.2 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
