| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 时空数据可视化研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 出租车GPS轨迹数据可视化研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的研究内容及创新点 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 出租车GPS轨迹数据可视化关键技术与方法 | 第17-25页 |
| 2.1 轨迹数据处理 | 第17-20页 |
| 2.1.1 出租车GPS轨迹数据组成特点 | 第17-19页 |
| 2.1.2 出租车GPS轨迹数据预处理 | 第19-20页 |
| 2.2 轨迹数据压缩方法 | 第20-21页 |
| 2.3 出租车乘客上下客热点生成方法 | 第21-23页 |
| 2.4 多视图可视化技术 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 出租车行驶轨迹可视化分析 | 第25-39页 |
| 3.1 轨迹数据预处理 | 第25-26页 |
| 3.1.1 原始轨迹数据提取 | 第25-26页 |
| 3.1.2 停留点轨迹过滤 | 第26页 |
| 3.2 轨迹数据压缩 | 第26-34页 |
| 3.2.1 算法中的相关计算公式 | 第26-27页 |
| 3.2.2 轨迹压缩阈值分析 | 第27-29页 |
| 3.2.3 轨迹压缩算法 | 第29-30页 |
| 3.2.4 算法性能对比分析 | 第30-34页 |
| 3.3 行驶轨迹可视化分析 | 第34-37页 |
| 3.3.1 颜色编码方案 | 第34页 |
| 3.3.2 时间编码 | 第34-35页 |
| 3.3.3 行驶轨迹可视化举例分析 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 出租车乘客出行特征可视化分析 | 第39-51页 |
| 4.1 上下客热点提取 | 第39-40页 |
| 4.1.1 提取上、下客点 | 第39页 |
| 4.1.2 上、下客热点生成算法 | 第39-40页 |
| 4.2 上、下客热点可视化 | 第40-43页 |
| 4.2.1 上下客热点可视化设计 | 第40-41页 |
| 4.2.2 上下客热点可视化实例分析 | 第41-43页 |
| 4.3 出行特征可视化 | 第43-48页 |
| 4.3.1 出行特征可视化设计 | 第44-46页 |
| 4.3.2 出行特征可视化实例分析 | 第46-48页 |
| 4.4 出行特征相关性可视化分析 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于D3.js的轨迹数据可视化原型系统设计 | 第51-63页 |
| 5.1 可视化系统概述 | 第51-55页 |
| 5.1.1 可视化系统基础 | 第51-52页 |
| 5.1.2 可视化系统技术框架 | 第52-53页 |
| 5.1.3 可视化系统架构 | 第53-55页 |
| 5.2 可视化系统实现 | 第55-60页 |
| 5.2.1 行驶轨迹可视化 | 第55-58页 |
| 5.2.2 上下客热点可视化 | 第58-59页 |
| 5.2.3 出行特征可视化 | 第59-60页 |
| 5.3 系统交互操作与流程 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-67页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |