轨道交通异常出行乘客甄别及可视化方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 交通出行国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 公共交通乘客出行模式分析现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 乘客出行模式关联分析研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 交通数据可视化研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究工作与论文组织 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究工作 | 第17页 |
| 1.3.2 论文组织 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 基于乘客状态序列的异常出行个体发现 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 轨道交通数据预处理及初步分析 | 第20-24页 |
| 2.3 提取乘客状态序列 | 第24-27页 |
| 2.4 基于乘客状态序列聚类发现异常出行个体 | 第27-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于出行模式距离的异常出行群体发现 | 第33-43页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 异常出行乘客划分 | 第34-35页 |
| 3.3 定义乘客出行模式间的距离 | 第35-36页 |
| 3.4 聚类发现异常出行群体 | 第36-37页 |
| 3.5 异常出行群体结果验证及影响因素分析 | 第37-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 轨道交通异常出行可视化 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 基于时间和空间的异常出行个体可视化 | 第44-45页 |
| 4.3 基于时空相似性的异常出行群体可视化 | 第45-50页 |
| 4.4 异常高发区域可视化 | 第50-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
