智能公交轨迹数据质量评估模型及实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 国外研究概况 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 系统关键技术概述 | 第18-24页 |
| 2.1 系统总体概述 | 第18页 |
| 2.2 数据质量评估模型介绍 | 第18-21页 |
| 2.2.1 数据清洗 | 第18-19页 |
| 2.2.2 数据指标设计 | 第19-20页 |
| 2.2.3 熵值法赋权 | 第20-21页 |
| 2.3 数据平台技术及工具介绍 | 第21-23页 |
| 2.3.1 Hadoop大数据平台 | 第21-22页 |
| 2.3.2 工作流工具Kettle | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 智能公交轨迹数据质量评估模型 | 第24-47页 |
| 3.1 数据源介绍 | 第24-26页 |
| 3.1.1 智能公交IC卡数据源介绍 | 第24-25页 |
| 3.1.2 智能公交GPS轨迹数据源介绍 | 第25-26页 |
| 3.2 数据质量评估整体流程 | 第26页 |
| 3.3 智能公交IC卡数据质量评估 | 第26-36页 |
| 3.3.1 主要数据质量问题 | 第26-27页 |
| 3.3.2 数据清洗 | 第27-28页 |
| 3.3.3 数据评估指标设计 | 第28-34页 |
| 3.3.4 指标赋权及打分 | 第34-36页 |
| 3.4 公交GPS轨迹数据质量评估 | 第36-46页 |
| 3.4.1 主要数据质量问题 | 第36-37页 |
| 3.4.2 数据清洗 | 第37-38页 |
| 3.4.3 数据评估指标设计 | 第38-44页 |
| 3.4.4 指标赋权及打分 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 智能公交轨迹数据质量评估模型验证 | 第47-53页 |
| 4.1 公交IC卡数据质量模型评估 | 第47-50页 |
| 4.1.1 地铁OD客流的计算及分析 | 第47-48页 |
| 4.1.2 公交OD客流计算及分析 | 第48-50页 |
| 4.2 公交GPS轨迹数据质量模型评估 | 第50-52页 |
| 4.2.1 准点到站率的计算 | 第50-51页 |
| 4.2.2 公交准点到站率分析 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 质量评估系统实现 | 第53-61页 |
| 5.1 系统概要设计 | 第53-56页 |
| 5.1.1 系统需求分析 | 第53页 |
| 5.1.2 系统总体架构 | 第53-54页 |
| 5.1.3 系统技术架构 | 第54-55页 |
| 5.1.4 数据库结构设计 | 第55-56页 |
| 5.2 系统展现 | 第56-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结束语 | 第61-65页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 论文创新点 | 第62页 |
| 6.3 下一步研究方向 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
