近些年,隨著互聯(lián)網與物聯(lián)網技術的進步和城市人口的不斷增長,城市數據呈現爆炸性增長,出租車GPS數據就是軌跡數據中的一種,出租車數據中包含著人們日常的出行習慣,如時間信息、地域信息、出租車師傅的路線選擇偏好、速度等出行信息。數據可視化技術是在大數據時代逐漸興盛起來的一門技術,將數據以圖形可視化的形式呈現出來,并進行可視分析,從而挖掘數據價值。就出租車軌跡數據來講,該類數據具有時空屬性,利用可視化技術進行可視分析更容易挖掘軌跡數據的價值。目前,國內外許多學者都對出租車GPS數據進行了研究,主要都是通過模型構建對交通行為分析、交通狀態(tài)估計、出行Origin-Destination(OD)預測進行研究,較少涉及通過可視分析的方式來發(fā)現出行游客該類特定人群的出行模式,而杭州是著名的旅游城市,出租車又會是游客出行的首選交通工具,因此該類信息對城市管理者擁有極大的城市價值。本文根據杭州出租車2014.11.01²014.11.07的7天GPS軌跡數據,以西湖景區(qū)為研究區(qū)域設計了可視分析系統(tǒng),基于該系統(tǒng)首先對景區(qū)內上/下車游客的出行時間模式進行可視分析,并通過熱力圖與散點圖引導進...

【文章頁數】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 可視化框選與查詢
        1.2.2 時空數據可視化
        1.2.3 交通數據可視分析
        1.2.4 POI數據融合
    1.3 本文研究主要貢獻及創(chuàng)新點
    1.4 章節(jié)安排
第2章 大數據及可視化相關技術
    2.1 分布式存儲與計算
        2.1.1 Hadoop分布式原理
        2.1.2 Hive在線分析
        2.1.3 NoSQL數據庫
    2.2 數據挖掘算法
        2.2.1 K-Means聚類算法
        2.2.2 KDE核密度算法
    2.3 可視化相關技術
        2.3.1 時間可視化技術
        2.3.2 空間可視化技術
        2.3.3 可視化編程技術
    2.4 本章小結
第3章 系統(tǒng)架構與實現
    3.1 數據介紹及預處理
        3.1.1 數據集介紹
        3.1.2 數據清洗與存儲計算
        3.1.3 目標區(qū)域車輛精確查找方法
    3.2 系統(tǒng)架構與緩存技術
        3.2.1 系統(tǒng)架構
        3.2.2 Redis緩存技術
    3.3 系統(tǒng)界面及可視分析流程
        3.3.1 可視化系統(tǒng)主界面
        3.3.2 可視化系統(tǒng)操作流程
    3.4 本章小結
第4章 可視化組件
    4.1 基本統(tǒng)計模塊
    4.2 熱力圖與散點圖
        4.2.1 熱力圖與散點圖聯(lián)動設計
        4.2.2 出行氣泡圖及出行儀表圖設計
    4.3 OD軌跡可視化
        4.3.1 OD可視分析流程
        4.3.2 可視框選與OD軌跡設計
        4.3.3 時間條設計
        4.3.4 速度流線圖設計
        4.3.5 速度云圖設計
        4.3.6 POI煙花圖設計
    4.4 本章小結
第5章 案例分析
    5.1 出行時間模式
    5.2 出行地域模式
    5.3 OD線路可視化及聚類結果可視分析
        5.3.1 北山街與南山路交叉口
        5.3.2 解放路與南山路丁字路口
    5.4 本章小結
第6章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
攻讀學位期間取得的研究成果
致謝



本文編號：3814808