网约车模式下基于轨迹数据的出租汽车运力规模测算
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 研究评述 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容及框架 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究技术路线 | 第16-17页 |
| 第二章 出租汽车运力规模测算相关理论方法 | 第17-28页 |
| 2.1 供需平衡理论 | 第17-23页 |
| 2.1.1 出租汽车需求 | 第17-18页 |
| 2.1.2 出租汽车供给 | 第18-19页 |
| 2.1.3 出租汽车需求供给影响因素 | 第19-21页 |
| 2.1.4 出租汽车供需平衡模型 | 第21-23页 |
| 2.2 迭代学习控制方法 | 第23-26页 |
| 2.2.1 迭代学习控制方法定义 | 第23页 |
| 2.2.2 迭代学习控制方法特征 | 第23-24页 |
| 2.2.3 迭代学习过程 | 第24-26页 |
| 2.3 出租汽车运力规模理论框架 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 出租汽车轨迹数据 | 第28-34页 |
| 3.1 出租汽车轨迹数据分析 | 第28-30页 |
| 3.1.1 轨迹数据获取 | 第28-29页 |
| 3.1.2 出租汽车轨迹数据涵义 | 第29-30页 |
| 3.1.3 出租汽车轨迹数据特征 | 第30页 |
| 3.2 出租汽车轨迹数据预处理 | 第30-32页 |
| 3.2.1 出租汽车轨迹数据清洗 | 第30-31页 |
| 3.2.2 出租汽车上下车点识别 | 第31-32页 |
| 3.2.3 出租汽车需求点数据处理 | 第32页 |
| 3.3 出租汽车轨迹地图匹配 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 出租汽车运力规模测算模型 | 第34-44页 |
| 4.1 出租汽车运力测算模型 | 第34-35页 |
| 4.1.1 模型的提出 | 第34页 |
| 4.1.2 模型原理及研究框架 | 第34-35页 |
| 4.2 基于数据库范围搜索算法 | 第35-37页 |
| 4.3 基于经纬度数据距离测算算法 | 第37-38页 |
| 4.4 出租汽车运力规模测算模型建立 | 第38-43页 |
| 4.4.1 出租汽车运力规模测算问题描述 | 第38-39页 |
| 4.4.2 模型假设条件 | 第39页 |
| 4.4.3 模型参数确定 | 第39-41页 |
| 4.4.4 模型迭代控制过程 | 第41-42页 |
| 4.4.5 模型结果性能评价指标 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实证分析 | 第44-56页 |
| 5.1 研究数据选取与预处理 | 第44-46页 |
| 5.1.1 数据来源 | 第44页 |
| 5.1.2 数据预处理 | 第44-46页 |
| 5.2 出租汽车需求特征分析 | 第46-50页 |
| 5.2.1 出行次数及时段分析 | 第46-48页 |
| 5.2.2 载客时间及寻客时间特征分析 | 第48-50页 |
| 5.3 模型参数的确定 | 第50-51页 |
| 5.4 模型的运行环境搭建与实现 | 第51-53页 |
| 5.4.1 模型的数据储存与分析环境 | 第51-52页 |
| 5.4.2 程序搭建环境与实现 | 第52-53页 |
| 5.5 出租汽车运力规模测算结果分析 | 第53-55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 主要研究结论 | 第56-57页 |
| 论文主要创新之处 | 第57页 |
| 研究不足 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
