摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
1.1. 研究背景和意义 | 第11-12页 |
1.2. 国内外研究现状及趋势 | 第12-14页 |
1.3. 主要研究内容与技术路线 | 第14-17页 |
1.3.1. 主要研究内容 | 第15页 |
1.3.2. 技术路线 | 第15-17页 |
1.4. 本文的组织结构 | 第17页 |
1.5. 本章小结 | 第17-18页 |
第二章 基于时空数据场的热点提取方法 | 第18-32页 |
2.1. 热点提取主要方法 | 第18-21页 |
2.1.1. 扫描统计法 | 第18-19页 |
2.1.2 空间点模式分析法 | 第19-20页 |
2.1.3. 空间自相关法 | 第20页 |
2.1.4. 空间聚类法 | 第20-21页 |
2.2. 基于时空数据场的聚类分析方法 | 第21-26页 |
2.2.1. 数据场的基本理论与时空扩展 | 第21-24页 |
2.2.1.1. 数据场的基本理论 | 第21-22页 |
2.2.1.2. 数据场的时空扩展 | 第22-24页 |
2.2.2. 基于时空数据场的聚类方法 | 第24-26页 |
2.3. 基于时空数据场聚类方法的有效性评价 | 第26-30页 |
2.3.1. 时空数据场参数讨论 | 第27-28页 |
2.3.2. 与其他热点提取方法比较 | 第28-30页 |
2.3.2.1. 与普通数据场阈值法聚类方法比较 | 第28-29页 |
2.3.2.2. 与Getis-Ord G热点分析方法比较 | 第29-30页 |
2.3.2.3. 与ST-DBSCAN热点分析方法比较 | 第30页 |
2.4. 本章小结 | 第30-32页 |
第三章 基于时空数据场的热点区域提取 | 第32-48页 |
3.1. 研究区域与数据预处理 | 第32-34页 |
3.1.1. 研究区域与出租车轨迹概述 | 第32-34页 |
3.1.2. 出租车轨迹预处理 | 第34页 |
3.2. 武汉市热点区域时空分析 | 第34-41页 |
3.2.1. 不同日期的热点区域分布比较 | 第35-39页 |
3.2.1.1. 热点区域全局比较 | 第35-37页 |
3.2.1.2. 热点区域局部比较 | 第37-39页 |
3.2.2. 不同时段的热点区域分布比较 | 第39-41页 |
3.3. 城市热点区域致因分析 | 第41-47页 |
3.3.1. 社会热点事件的影响 | 第41-42页 |
3.3.2. 城市区域规划的影响 | 第42-45页 |
3.3.2.1. 武汉市13个行政区划热度差异 | 第42-44页 |
3.3.2.2. 不同规划类型的用地热度差异 | 第44-45页 |
3.3.3. 上下车行为差异的影响 | 第45-47页 |
3.3.3.1. 同一时段上下车热点空间分布差异 | 第45-46页 |
3.3.3.2. 同一区域上下车热点差异 | 第46-47页 |
3.4. 本章小结 | 第47-48页 |
第四章 城市空间交互网络的构建和分析 | 第48-72页 |
4.1. 复杂网络基础理论 | 第48-53页 |
4.1.1. 复杂网络基础特性和统计量 | 第48-50页 |
4.1.2. 网络中心性理论 | 第50-51页 |
4.1.3. 社团探测理论 | 第51-52页 |
4.1.4. 有向加权网络统计指标 | 第52-53页 |
4.2. 行政区划间空间交互分析 | 第53-58页 |
4.3. 热点区域间空间交互分析 | 第58-70页 |
4.3.1. 热点网络基础统计分析 | 第58-59页 |
4.3.2. 热点网络交互强度分析 | 第59-63页 |
4.3.2.1. 节点出入强度分析 | 第59-62页 |
4.3.2.2. 边权值分析 | 第62-63页 |
4.3.3. 热点网络节点重要性分析 | 第63-69页 |
4.3.3.1. 度中心性分析 | 第63-67页 |
4.3.3.2. 特征向量中心性 | 第67-69页 |
4.3.4. 热点网络社团分析 | 第69-70页 |
4.4. 本章小结 | 第70-72页 |
第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
5.1. 总结 | 第72-73页 |
5.2. 展望 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-79页 |
硕士期间的科研情况 | 第79-80页 |
致谢 | 第80-81页 |