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公共自行车系统用户行程数据挖掘及其应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景与意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 公共自行车系统研究现状第13-14页
        1.2.1 公共自行车系统调度问题研究第13页
        1.2.2 公共自行车系统聚类问题研究第13-14页
        1.2.3 公共自行车系统预测问题研究第14页
    1.3 研究主要内容和文章安排第14-17页
        1.3.1 研究主要内容第14-15页
        1.3.2 研究创新点第15页
        1.3.3 论文章节安排第15-17页
第2章 相关理论基础第17-23页
    2.1 时空数据挖掘第17-18页
        2.1.1 时空数据挖掘概述第17页
        2.1.2 时空数据挖掘应用第17-18页
    2.2 城市功能识别第18-19页
        2.2.1 城市功能识别概述第18页
        2.2.2 城市功能识别的相关研究综述第18-19页
    2.3 LDA模型第19-21页
        2.3.1 LDA模型概述第19-20页
        2.3.2 LDA模型的应用第20-21页
    2.4 K-means聚类算法第21-22页
        2.4.1 K-means算法概述第21-22页
        2.4.2 K-means算法的应用第22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 华盛顿公共自行车系统数据挖掘分析第23-35页
    3.1 华盛顿公共自行车系统概况第23页
    3.2 研究数据集第23-25页
        3.2.1 公共自行车租赁点数据第23-24页
        3.2.2 公共自行车系统使用数据集第24-25页
        3.2.3 POI数据集第25页
        3.2.4 租赁点为“空/满”记录数据第25页
    3.3 公共自行车系统时间维度分析第25-29页
        3.3.1 公共自行车系统运行时间影响分析第25-27页
        3.3.2 时间相关性分析第27-28页
        3.3.3 使用时长分析第28-29页
    3.4 公共自行车系统空间维度分析第29-34页
        3.4.1 用户出行OD分析第29页
        3.4.2 热门租赁点分析第29-31页
        3.4.3 公共自行车使用不均衡现象第31-32页
        3.4.4 公共自行车系统空间自相关分析第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 自行车使用均衡应用研究与实现第35-47页
    4.1 公共自行车使用均衡应用研究第35-38页
        4.1.1 自行车使用均衡问题定义第35-36页
        4.1.2 自行车使用均衡模型研究第36-38页
    4.2 自行车使用均衡应用实验过程第38-43页
        4.2.1 数据集准备第38-39页
        4.2.2 自行车使用均衡模型标准及参数选择第39-43页
    4.3 自行车使用均衡应用实验结果及分析第43-45页
        4.3.1 使用量结果分析第43-44页
        4.3.2 累积使用时长结果分析第44-45页
    4.4 公共自行车寿命模型第45-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第5章 公共自行车系统租赁点功能识别应用研究与实现第47-64页
    5.1 公共自行车系统租赁点功能识别应用研究第47-52页
        5.1.1 公共自行车租赁点功能识别变量定义第48页
        5.1.2 公共自行车系统在LDA模型的类比第48-49页
        5.1.3 基于LDA模型的租赁点功能识别算法详细描述第49-52页
    5.2 华盛顿公共自行车功能识别结果分析第52-62页
        5.2.1 整体聚类特点分析第53-54页
        5.2.2 不同集群特点分析第54-62页
    5.3 租赁点功能识别结果与POI、租赁点名称的分析第62-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-65页
    6.1 本文工作总结第64页
    6.2 未来展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
附录第70-71页
详细摘要第71-74页

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