出行者出行信息语义挖掘
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 出行轨迹数据与轨迹语义描述 | 第15-25页 |
| ·出行轨迹数据 | 第15-19页 |
| ·原始数据 | 第15-17页 |
| ·数据预处理 | 第17-19页 |
| ·轨迹语义描述 | 第19-21页 |
| ·语义 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘与语义挖掘 | 第20-21页 |
| ·相关概念定义 | 第21-23页 |
| ·轨迹模型 | 第21-22页 |
| ·概念定义 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 行程识别 | 第25-37页 |
| ·概述 | 第25-28页 |
| ·出行活动 | 第25-26页 |
| ·行程识别简介 | 第26-28页 |
| ·行程识别算法 | 第28-32页 |
| ·识别低速度区域 | 第28-31页 |
| ·识别轨迹中的停留 | 第31-32页 |
| ·算法实例 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于两级空间尺度的出行目的推断 | 第37-47页 |
| ·概述 | 第37-39页 |
| ·多级空间尺度概念 | 第37页 |
| ·基于语义的轨迹多尺度表达 | 第37-39页 |
| ·居民出行目的推断 | 第39-40页 |
| ·研究现状 | 第39页 |
| ·本章出行目的推断思路 | 第39-40页 |
| ·出行目的推断算法 | 第40-43页 |
| ·子停留的辨识 | 第40-41页 |
| ·k-base的建立 | 第41-42页 |
| ·推断算法 | 第42-43页 |
| ·实例验证 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于马尔科夫链的停留点推断 | 第47-55页 |
| ·概述 | 第47-48页 |
| ·马尔科夫模型 | 第48-51页 |
| ·模型概述 | 第48-49页 |
| ·模型构建 | 第49-51页 |
| ·实例验证 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士期间参与课题与发表论文情况 | 第61页 |
