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基于大数据的城市居民出行分析建模

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-10页
符号清单第18-20页
第1章 绪论第20-27页
    1.1 课题来源第20页
    1.2 研究背景与意义第20-22页
    1.3 研究思路与内容第22-23页
    1.4 论文框架结构第23-25页
    1.5 本章小结第25-27页
第2章 文献综述第27-36页
    2.1 引言第27页
    2.2 基于轨迹数据的居民出行研究第27-31页
        2.2.1 基于手机数据的出行研究第28-30页
        2.2.2 基于自动车牌识别数据的出行研究第30-31页
    2.3 多维出行数据挖掘研究第31-33页
    2.4 公交服务的可达性研究第33-34页
    2.5 路网宏观状态研究第34-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第3章 基于轨迹数据的出行OD识别第36-62页
    3.1 引言第36页
    3.2 轨迹数据第36-41页
        3.2.1 手机信令数据第37-39页
        3.2.2 自动车牌识别数据第39-41页
    3.3 基于手机信令的出行OD识别方法第41-46页
        3.3.1 适用性分析第41-43页
        3.3.2 识别方法第43-46页
    3.4 基于车牌识别数据的机动车OD识别方法第46-49页
        3.4.1 适用性分析第46-47页
        3.4.2 识别方法第47-49页
    3.5 结果及分析第49-61页
        3.5.1 手机信令数据处理结果第49-55页
        3.5.2 自动车牌识别数据处理结果第55-61页
    3.6 本章小结第61-62页
第4章 基于张量分解的OD模式识别建模第62-95页
    4.1 引言第62页
    4.2 张量的概念及张量分解第62-71页
        4.2.1 张量的相关运算第63-67页
        4.2.2 张量的CP分解与Tucker分解第67-71页
    4.3 出行数据的非负张量分解建模第71-76页
        4.3.1 张量分解模型框架第71-73页
        4.3.2 张量分解的初始化第73-74页
        4.3.3 核张量尺寸的选择与AIC准则第74-76页
    4.4 结果分析第76-93页
        4.4.1 手机数据出行OD的张量分解第76-87页
        4.4.2 机动车出行OD的张量分解第87-93页
    4.5 本章小结第93-95页
第5章 考虑居民出行OD的公交服务分析第95-110页
    5.1 引言第95页
    5.2 开放地图服务信息获取第95-98页
        5.2.1 在线地图开放服务介绍第95-96页
        5.2.2 公交方案数据分析第96-98页
    5.3 公交评价指标及数值案例分析第98-104页
        5.3.1 考虑出行OD的公交覆盖率指标框架第98页
        5.3.2 考虑出行OD的公交覆盖指标第98-100页
        5.3.3 数值示例分析第100-104页
    5.4 案例分析第104-109页
        5.4.1 研究区域与数据第104页
        5.4.2 不同时段的公交出行覆盖率结果第104-107页
        5.4.3 公交空间覆盖率与公交出行覆盖率的比较第107页
        5.4.4 指标参数敏感性分析第107-109页
    5.5 本章小结第109-110页
第6章 路网在运车辆数推算建模第110-118页
    6.1 引言第110页
    6.2 基于机动车出行数据的路网在运车辆数推算模型第110-113页
        6.2.1 在运车辆数推算方法第110-111页
        6.2.2 案例分析第111-113页
    6.3 基于二流理论的路网在运车辆数推算模型第113-117页
        6.3.1 理论推导第113-115页
        6.3.2 仿真验证第115-117页
    6.4 本章小结第117-118页
第7章 总结与展望第118-120页
    7.1 工作总结第118-119页
    7.2 创新成果第119页
    7.3 研究展望第119-120页
参考文献第120-130页
作者简介及科研成果第130-131页

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