基于地理加权回归的城市出租车客流影响因素分析及建模
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 出租车客流影响因素研究 | 第11-14页 |
| 1.2.2 空间分析及GWR模型研究 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第16页 |
| 1.3.2 主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 技术路线 | 第17-19页 |
| 第2章 相关基础理论 | 第19-33页 |
| 2.1 出租车客流预测相关理论 | 第19-23页 |
| 2.1.1 出租车客流需求影响因素 | 第19-22页 |
| 2.1.2 常用出租车客流需求预测方法 | 第22-23页 |
| 2.2 空间异质性和地统计学相关理论 | 第23-24页 |
| 2.2.1 空间及空间变异 | 第23页 |
| 2.2.2 地统计学 | 第23页 |
| 2.2.3 地理加权回归模型产生背景 | 第23-24页 |
| 2.3 地理加权回归模型(GWR)相关理论 | 第24-32页 |
| 2.3.1 GWR模型的结构 | 第24-26页 |
| 2.3.2 GWR模型参数估计 | 第26-27页 |
| 2.3.3 空间权函数 | 第27-29页 |
| 2.3.4 权函数带宽的确定和优化 | 第29-30页 |
| 2.3.5 空间自相关性与多重共线性 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 变量选择及数据处理 | 第33-47页 |
| 3.1 研究区域 | 第33-34页 |
| 3.1.1 纽约市行政区介绍 | 第33页 |
| 3.1.2 The Census Tracts | 第33-34页 |
| 3.2 变量选择及数据处理 | 第34-46页 |
| 3.2.1 因变量——出租车客流 | 第35-38页 |
| 3.2.2 备选自变量——影响因素数据 | 第38-45页 |
| 3.2.3 数据的Log转换 | 第45-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于GWR的出租车客流模型研究 | 第47-63页 |
| 4.1 空间自相关性及多重共线性分析 | 第47-48页 |
| 4.1.1 空间自相关性分析 | 第47页 |
| 4.1.2 多重共线性分析 | 第47-48页 |
| 4.2 线性回归分析 | 第48-51页 |
| 4.3 基于GWR的出租车客流模型研究 | 第51-54页 |
| 4.3.1 变量数据选择 | 第51页 |
| 4.3.2 空间权函数与带宽选择 | 第51-53页 |
| 4.3.3 出租车客流的GWR模型结果 | 第53-54页 |
| 4.4 出租车客流的GWR模型结果讨论与分析 | 第54-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文及参与科研项目 | 第70页 |
