| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 背景意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 停留点识别研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 出行缺失轨迹补全研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 出行特征研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的工作 | 第16页 |
| 1.4 本文的结构 | 第16-17页 |
| 第2章 基于手机的出行轨迹数据获取与过滤 | 第17-25页 |
| 2.1 基于手机的出行轨迹数据获取 | 第17-19页 |
| 2.2 出行轨迹数据特征描述 | 第19-20页 |
| 2.3 出行轨迹的采样数据过滤与去噪 | 第20-22页 |
| 2.3.1 手机定位数据的特点 | 第20-21页 |
| 2.3.2 噪声点及来源 | 第21页 |
| 2.3.3 去噪方法 | 第21-22页 |
| 2.4 出行轨迹的可视化表示 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于手机的停留点识别与出行链生成 | 第25-40页 |
| 3.1 出行链简介 | 第25-26页 |
| 3.2 出行停留点识别方法概述 | 第26-28页 |
| 3.3 基于DBSCAN的实时停留点识别算法 | 第28-38页 |
| 3.3.1 常见停留场景 | 第28-31页 |
| 3.3.2 DBSCAN算法介绍 | 第31-33页 |
| 3.3.3 基于DBSCAN的实时停留点识别算法实现 | 第33-37页 |
| 3.3.4 实证分析 | 第37-38页 |
| 3.4 出行链生成 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 出行轨迹补全 | 第40-54页 |
| 4.1 出行轨迹补全概述 | 第40-41页 |
| 4.2 路径选择算法 | 第41-48页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 路径约束条件和目标 | 第42-44页 |
| 4.2.3 启发式算法设计 | 第44-47页 |
| 4.2.4 算法扩展 | 第47-48页 |
| 4.3 基于改进Dijkstra算法的轨迹补全算法 | 第48-50页 |
| 4.3.1 出行轨迹补全算法流程设计 | 第48-49页 |
| 4.3.2 缺失轨迹所属类型分类过程 | 第49-50页 |
| 4.3.3 轨迹补全算法实现 | 第50页 |
| 4.4 轨迹补全算法验证 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 出行特征提取分析 | 第54-71页 |
| 5.1 出行特征分析方法 | 第54-56页 |
| 5.2 出行特征提取分析 | 第56-66页 |
| 5.3 基于POI的出行用地类型识别 | 第66-70页 |
| 5.3.1 算法设计和实现 | 第67-68页 |
| 5.3.2 算法验证 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 全文总结 | 第71-72页 |
| 6.2 未来展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果及参加的项目 | 第77-78页 |
| 附录 | 第78-80页 |