基于百度地图开放数据与Web挖掘的区域停车指数研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 背景介绍 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 课题的研究目的与研究意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展动态 | 第9-13页 |
| 1.3.1 百度地图API开发在土地利用中的应用 | 第9-10页 |
| 1.3.2 在停车需求预测方面 | 第10-12页 |
| 1.3.3 国内外现状总结 | 第12-13页 |
| 2 研究内容与技术路线 | 第13-16页 |
| 2.1 土地利用信息的获取 | 第13页 |
| 2.2 大数据挖掘 | 第13-14页 |
| 2.3 停车需求分析 | 第14页 |
| 2.4 区域停车指数的计算 | 第14页 |
| 2.5 技术路线 | 第14-16页 |
| 3 研究方法 | 第16-35页 |
| 3.1 土地利用信息的获取 | 第16-21页 |
| 3.2 大数据挖掘技术 | 第21-26页 |
| 3.2.1 IOI信息的获取 | 第22-26页 |
| 3.2.2 POI与IOI信息匹配 | 第26页 |
| 3.3 区域停车需求与区域停车供给分析 | 第26-32页 |
| 3.3.1 区域停车需求分析 | 第26-31页 |
| 3.3.2 区域停车供给分析 | 第31-32页 |
| 3.4 区域停车指数的计算 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 案例分析 | 第35-55页 |
| 4.1 研究项目的选取及现状概况 | 第35-36页 |
| 4.2 坪山新区土地利用信息的获取 | 第36-40页 |
| 4.3 坪山新区IOI信息挖掘 | 第40-54页 |
| 4.3.1 IOI信息的获取 | 第40-42页 |
| 4.3.2 POI与IOI信息匹配 | 第42-44页 |
| 4.3.3 区域停车需求与区域停车供给 | 第44-53页 |
| 4.3.4 区域停车指数的计算 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
