【摘要】：隨著社會經濟的發(fā)展,許多城區(qū)的公共交通設施無法滿足人們日益增長的出行需要,合理改進公共交通狀況已經成為熱門話題。影響公共交通的主要因素是社會經濟發(fā)展狀況,發(fā)展公共交通的主要目標是滿足社會經濟發(fā)展的需要,所以通過社會經濟發(fā)展現狀研究公共交通狀況是否符合需要,當隨著社會經濟的發(fā)展,公共交通也應該做相應的調節(jié)。由于社會經濟和公共交通之間的聯系復雜,無法直接利用社會經濟評價公共交通的發(fā)展情況好壞程度,所以本文提出Bagging貝葉斯模型量化地研究社會經濟對公共交通狀況的影響。公共交通和社會經濟數據是分布在地理空間中的矢量數據,由于矢量數據無法滿足本文的量化分析的需要,因此需要把這些矢量數據轉換成柵格數據。但是這些矢量數據經過柵格數據表達后數據量將會變得很大,為了提高計算性能,采用MapReduce并行計算進行處理。本文主要工作及研究內容如下:(1)提出MapReduce并行計算提高公共交通和社會經濟的柵格數據的計算性能�；贛apReduce柵格圖像計算分為三步。首先采用一種結構體重新組織柵格數據,以便數據集成。其次是對經過集成的數據進行并行化量化分析計算。最后是計算結果重組成圖,以便可視化研地研究社會經濟對公共交通的影響。通過實驗發(fā)現并行化量化分析計算速度明顯好于單機計算速度。(2)采用公交便捷度指標去衡量公共交通的發(fā)展情況。本文利用聚類方式劃分公交便捷度。首先,本文使用主成分分析對公共交通數據去除各數據因子間的數據重疊部分,結果表明去除各因子的數據重疊后聚類質量優(yōu)于不去除因子的數據重疊聚類。其次使用Calinski-Harabasz去尋找聚類最優(yōu)聚類個數以及驗證主成分分析的好壞。最后使用Kmeans劃分公交便捷度。(3)采用Bagging集成若干個貝葉斯(MNB)分類器以改進MNB分類器,從而提高社會經濟對公共交通影響量化分析效果。經過分析發(fā)現社會經濟的一些因子之間存在關系,對MNB分類效果有影響。采用Bagging集成MNB并隨機選擇社會經濟因子,能夠消除因子之間的關系。通過社會經濟對公共交通影響量化分析實驗發(fā)現,并行化Bagging貝葉斯分類效果明顯好于并行化MNB,不差于BP神經網絡分類效果。本文把公共交通發(fā)展情況用公交便捷度衡量,從公共交通的影響因素(社會經濟)出發(fā),通過并行Baggging貝葉斯(MNB)模型訓練表達公共交通和社會經濟之間的復雜的關系,并在柵格地圖上對公共交通和社會經濟關系進行精確的表達,從而細致地在地理空間中研究社會經濟對公共交通發(fā)展的影響。通過對高新區(qū)的社會經濟對公共交通影響量化分析實驗,發(fā)現高新區(qū)地鐵沿線公共交通沒有滿足社會經濟發(fā)展的需要,需要大力發(fā)展公共交通建設。
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電子科技大學碩士學位論文有環(huán)球中心、世紀城會展中心等商圈[65]。在 2015 年，成都市在公共交通方面加投入，擁有公交車 10357 輛，運營公交線路 586 條，全年投放公交車總計 1601 次，公共交通客運量達到 16 億人次，公共交通占機動車出行分擔率達 40%以上公交線分布情況是從城中心向外輻射，，二環(huán)內區(qū)域、高新區(qū)以及武侯區(qū)得到較好公交線覆蓋。以下是成都市行政區(qū)域及公共交通矢量數據圖見圖 3-3。

電子科技大學碩士學位論文環(huán)以外或多或少公交線布設不足。同時把公交線矢量疊加到公交線密度圖中，可看到公交線密度的分布以及權重情況基本和公交線矢量數據分布基本一致，所以可以看出《城市道路交通規(guī)劃設計規(guī)范》中給出的公交線密度劃分標準比較適合都市公交線密度的劃分。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F512;F572;TP311.13

【參考文獻】

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2 陸娟;楊奎奇;;徐州市公交便捷度分析[J];地理信息世界;2012年04期

3 周愛武;于亞飛;;K-Means聚類算法的研究[J];計算機技術與發(fā)展;2011年02期

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5 欒亞建;黃爛

本文編號：2604472