本文關(guān)鍵詞：基于GIS的公交客流時(shí)空分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：發(fā)展公共交通已經(jīng)成為緩解城市交通壓力最有效的方法之一。隨著公交卡的使用和推廣,公交部門(mén)產(chǎn)生了大量與客流有關(guān)的數(shù)據(jù)。客流數(shù)據(jù)需要結(jié)合具體空間位置信息才能進(jìn)行更有效的時(shí)空挖掘和分析。近年來(lái),地理信息系統(tǒng)的不斷發(fā)展為空間數(shù)據(jù)分析提供了很多方法,通過(guò)GIS相關(guān)空間分析方法對(duì)客流數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上進(jìn)行可視化,可以方便直觀的挖掘分析客流規(guī)律。本文設(shè)計(jì)并建立了客流數(shù)據(jù)處理模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始客流數(shù)據(jù)的整合處理,并在此基礎(chǔ)上利用GIS空間分析方法等對(duì)北京市公交客流分布進(jìn)行可視化展示,通過(guò)分析客流的分布規(guī)律,為公交線路的優(yōu)化提供輔助決策。本文主要的研究?jī)?nèi)容有:(1)設(shè)計(jì)公交客流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),將站點(diǎn)多線路客流合并處理生成新的客流數(shù)據(jù)表,并將客流屬性數(shù)據(jù)與公交線路、站點(diǎn)的矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。(2)通過(guò)反距離空間插值法對(duì)全市客流數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示與分析。提取全市不同時(shí)段的公交客流數(shù)據(jù),對(duì)客流數(shù)據(jù)進(jìn)行二維和三維的可視化展示,挖掘分析全市客流分布規(guī)律。(3)利用空間自相關(guān)方法分析交通小區(qū)熱點(diǎn)區(qū)域之間的關(guān)系。根據(jù)北京市交通小區(qū)數(shù)據(jù)的劃分,尋找交通小區(qū)客流內(nèi)在聯(lián)系,分析不同時(shí)段內(nèi)城市交通小區(qū)的熱點(diǎn)區(qū)域形成原因及變化趨勢(shì)。(4)對(duì)公交站位進(jìn)行聚類(lèi)分類(lèi)與優(yōu)化分析。分別根據(jù)客流與站位線路數(shù)或高峰小時(shí)系數(shù)的關(guān)系,利用聚類(lèi)分析法對(duì)站位進(jìn)行劃分。根據(jù)不同的類(lèi)型的站位,提出相應(yīng)的站位優(yōu)化方案。本文通過(guò)不同的空間分析方法,按不同時(shí)段將公交客流數(shù)據(jù)在全市范圍內(nèi)、在交通小區(qū)內(nèi)及站位上的變化規(guī)律進(jìn)行研究分析。對(duì)公交客流進(jìn)行時(shí)空分析不僅可以為日常的公交調(diào)度提供依據(jù),還可以為公交規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)決策提供參考。
【關(guān)鍵詞】：公交客流數(shù)據(jù) 空間插值法 空間自相關(guān) 聚類(lèi)分析 時(shí)空分析
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：P208
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.1 公交客流分析研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 時(shí)空GIS分析研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 研究?jī)?nèi)容10
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)10-13
• 第2章 公交客流數(shù)據(jù)管理13-35
• 2.1 公交客流數(shù)據(jù)13-23
• 2.1.1 客流數(shù)據(jù)13-15
• 2.1.2 線路及站點(diǎn)數(shù)據(jù)15-20
• 2.1.3 其他輔助數(shù)據(jù)20-23
• 2.2 公交客流數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)23-27
• 2.2.1 公交客流數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)24-26
• 2.2.2 公交客流數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)26-27
• 2.3 公交客流數(shù)據(jù)預(yù)處理27-32
• 2.3.1 公交客流數(shù)據(jù)處理程序設(shè)計(jì)28-30
• 2.3.2 公交客流數(shù)據(jù)處理程序方法流程30-31
• 2.3.3 公交數(shù)據(jù)處理結(jié)果31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-35
• 第3章 公交客流數(shù)據(jù)時(shí)空分析方法35-47
• 3.1 客流分布的空間插值法35-37
• 3.1.1 反距離空間插值法36
• 3.1.2 空間插值法的展示36-37
• 3.2 交通小區(qū)客流空間關(guān)聯(lián)37-43
• 3.2.1 空間權(quán)重矩陣38-39
• 3.2.2 全局空間自相關(guān)39-41
• 3.2.3 局部空間自相關(guān)41-43
• 3.3 站位類(lèi)型分類(lèi)的聚類(lèi)分析法43-46
• 3.3.1 K-means聚類(lèi)算法基本思想43-44
• 3.3.2 K-means聚類(lèi)算法步驟44-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第4章 北京市公交客流數(shù)據(jù)時(shí)空分析47-75
• 4.1 北京市公共交通整體狀況47-48
• 4.2 全市客流時(shí)空分布48-61
• 4.2.1 站點(diǎn)空間分布特征48-51
• 4.2.2 客流一日波動(dòng)特征51-61
• 4.2.3 客流一周波動(dòng)特征61
• 4.3 交通小區(qū)客流時(shí)空分布61-67
• 4.3.1 交通小區(qū)間客流相關(guān)性論證61-64
• 4.3.2 高峰時(shí)段熱點(diǎn)交通小區(qū)分布規(guī)律64-67
• 4.4 站位客流時(shí)空分布67-74
• 4.4.1 早高峰站位登量客流特征67-71
• 4.4.2 站位客流高峰小時(shí)系數(shù)71-74
• 4.5 本章小結(jié)74-75
• 第5章 總結(jié)與展望75-77
• 5.1 總結(jié)75
• 5.2 展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-83
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文及科研情況83

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  本文關(guān)鍵詞：基于GIS的公交客流時(shí)空分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：433876