城市的快速發(fā)展使得交通擁堵和資源配置不合理現(xiàn)象越來越突出,如何有效解決城市發(fā)展中面臨的交通問題是城市規(guī)劃過程中的重點問題。對人類移動行為的研究可以揭示人類流動性的內(nèi)在規(guī)律,也可以協(xié)助交通管理者更好地推動智慧城市的建設(shè)。個體移動行為的預測也有很多關(guān)鍵應用,比如車流量預測,站點客流預測和城市發(fā)展規(guī)劃等。本文建立了個體馬爾可夫出行預測模型,來預測用戶的出行狀態(tài),同時建立了長短時記憶網(wǎng)絡(luò)和起訖點時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型來預測地鐵站點的客流量。本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:1、為了更好的理解個體出行行為,本文從原始數(shù)據(jù)挖掘用戶屬性和出行特點。通過統(tǒng)計地鐵用戶的出行分布,發(fā)現(xiàn)大部分用戶偏向于某種固定的出行模式。根據(jù)用戶的不同出行習慣,將所有用戶合理分為通勤者、非通勤者和無住宅者三類,并定義其住宅、公司和其他類型站點。將用戶出行記錄添加標簽后,進一步分析了不同屬性用戶間出行分布的差異。2、從群體層面了解用戶的出行習慣后,為用戶建立個體出行預測模型可以研究不同個體間的出行差異性。根據(jù)用戶的歷史出行狀態(tài),為每個用戶分別建立了一階和二階馬爾可夫出行預測模型。使用馬爾可夫模型對用戶未來的出行狀態(tài)分別進行了單... 

【文章來源】：上海師范大學上海市

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 時空數(shù)據(jù)相關(guān)概念與理論
        2.1.1 時空數(shù)據(jù)定義
        2.1.2 時空數(shù)據(jù)挖掘與分析
    2.2 馬爾可夫模型
    2.3 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)
    2.4 圖卷積網(wǎng)絡(luò)
        2.4.1 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架
        2.4.2 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    2.5 本章小結(jié)
第3章 原始數(shù)據(jù)處理與分析
    3.1 數(shù)據(jù)集概況
    3.2 數(shù)據(jù)預處理與用戶屬性判定
    3.3 用戶出行標簽與統(tǒng)計分布
    3.4 用戶出行距離分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于馬爾可夫的出行預測模型
    4.1 一階馬爾可夫模型的建立
    4.2 一階馬爾可夫模型結(jié)果與分析
    4.3 二階馬爾可夫模型的建立
    4.4 二階馬爾可夫模型結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的流量預測模型
    5.1 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)模型框架
    5.2 地鐵客流數(shù)據(jù)的構(gòu)建
    5.3 LSTM網(wǎng)絡(luò)實驗設(shè)置
        5.3.1 模型參數(shù)設(shè)置
        5.3.2 測試指標
    5.4 LSTM地鐵客流預測模型結(jié)果分析
        5.4.1 LSTM地鐵通用模型結(jié)果分析
        5.4.2 LSTM地鐵獨立模型結(jié)果分析
        5.4.3 LSTM地鐵模型空間性能分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 基于時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)的流量預測模型
    6.1 時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型框架
        6.1.1 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立
        6.1.2 門控遞歸單元網(wǎng)絡(luò)的建立
        6.1.3 時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)的建立
    6.2 時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進
    6.3 地鐵客流時空數(shù)據(jù)的構(gòu)建
    6.4 OD-STGCN實驗設(shè)置
        6.4.1 模型參數(shù)設(shè)置
        6.4.2 對比模型
    6.5 OD-STGCN地鐵客流預測模型結(jié)果分析
    6.6 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 研究展望
參考文獻
攻讀學位期間取得的研究成果(含發(fā)表的學術(shù)論文)
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于圖論的機器學習算法設(shè)計及在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應用研究[D]. 屠恩美.上海交通大學 2014
[2]滾動軸承振動信號非平穩(wěn)、非高斯分析及故障診斷研究[D]. 張銳戈.西安電子科技大學 2014

碩士論文
[1]基于馬爾可夫決策過程的多模式城市交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化路徑?jīng)Q策研究[D]. 李浩楠.北京交通大學 2019
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[3]基于深度學習的交通流量預測[D]. 魏中銳.北京交通大學 2019
[4]基于深度學習的短時公交客流預測研究[D]. 李梅.北京交通大學 2019
[5]基于LSTM深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期交通流預測[D]. 薛亞鑫.北京交通大學 2019
[6]基于時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)的高速公路流量預測方法研究[D]. 馮寧.北京交通大學 2019
[7]基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅行時間預測方法研究[D]. 虎玉鑫.北京交通大學 2018
[8]基于電子招投標大數(shù)據(jù)分析的采購績效評價研究[D]. 劉婷.天津工業(yè)大學 2018
[9]激活函數(shù)導向的RNN算法優(yōu)化[D]. 張堯.浙江大學 2017
[10]評價對象識別模型與方法研究[D]. 王俊淇.哈爾濱工業(yè)大學 2016



本文編號：3165542