基于大数据的小区开放策略研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究意义及背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关工作及技术介绍 | 第15-26页 |
| 2.1 城市路网设计 | 第15-16页 |
| 2.1.1 城市路网设计定义 | 第15页 |
| 2.1.2 城市路网设计分类及通用模型 | 第15-16页 |
| 2.2 SUMO交通模拟软件简介 | 第16-18页 |
| 2.3 O-D矩阵估计算法介绍 | 第18-26页 |
| 2.3.1 静态O-D估计方法 | 第19-22页 |
| 2.3.2 动态O-D估计方法 | 第22-26页 |
| 第3章 数据集介绍及预处理方法 | 第26-32页 |
| 3.1 北京市路网数据 | 第26-28页 |
| 3.1.1 北京市路网数据介绍 | 第26-27页 |
| 3.1.2 数据预处理方法 | 第27-28页 |
| 3.2 北京市小区等AOI边界数据 | 第28-30页 |
| 3.2.1 北京市小区等AOI边界数据介绍 | 第28-30页 |
| 3.2.2 数据预处理方法 | 第30页 |
| 3.3 北京市出租车轨迹数据 | 第30-32页 |
| 3.3.1 北京市出租车轨迹数据介绍 | 第30-31页 |
| 3.3.2 数据预处理方法 | 第31-32页 |
| 第4章 系统架构及其详细设计 | 第32-50页 |
| 4.1 划分模块 | 第32-38页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第32-34页 |
| 4.1.2 基本思想 | 第34-36页 |
| 4.1.3 算法描述 | 第36-38页 |
| 4.2 O-D估计模块 | 第38-40页 |
| 4.2.1 基本思想 | 第38-39页 |
| 4.2.2 模型介绍 | 第39-40页 |
| 4.2.3 估计结果展示 | 第40页 |
| 4.3 优化模块 | 第40-48页 |
| 4.3.1 随机开放策略 | 第40-41页 |
| 4.3.2 基于面积的开放策略 | 第41页 |
| 4.3.3 基于路数的开放策略 | 第41-42页 |
| 4.3.4 基于路网结构的开放策略 | 第42-45页 |
| 4.3.5 基于密度的开放策略 | 第45-46页 |
| 4.3.6 基于小区周边交通状况的开放策略 | 第46-48页 |
| 4.4 模拟模块 | 第48页 |
| 4.5 交互/可视化模块 | 第48-50页 |
| 第5章 实验验证与分析 | 第50-59页 |
| 5.1 O-D矩阵估计有效性验证 | 第50-51页 |
| 5.2 实验有效性验证 | 第51-52页 |
| 5.2.1 验证评价指标 | 第51-52页 |
| 5.2.2 验证结果 | 第52页 |
| 5.3 实验结果 | 第52-58页 |
| 5.3.1 实验结果总结 | 第52-54页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 5.3.3 小区内路改造实验结果 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
