基于位置服務(wù)的技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展,使移動(dòng)實(shí)體軌跡數(shù)據(jù)的快速采集成為可能。隨著智慧城市的發(fā)展,大量的軌跡數(shù)據(jù)被應(yīng)用于城市規(guī)劃、交通和環(huán)境管理等不同的領(lǐng)域。對(duì)這些軌跡的分析主要集中于人類移動(dòng)模式的發(fā)現(xiàn),軌跡數(shù)據(jù)的可視化分析能夠直觀地展示軌跡數(shù)據(jù)的時(shí)空變化以及挖掘軌跡數(shù)據(jù)移動(dòng)模式。然而,復(fù)雜且龐大的軌跡數(shù)量給數(shù)據(jù)可視化帶來(lái)了挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的可視化方法由于可視化結(jié)果中軌跡路徑的相互遮擋變得不再適用,所以采用合適的聚合方法對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化顯得尤為重要。本文以一個(gè)工作日內(nèi)的北京市手機(jī)信令數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,提出了一種基于代數(shù)多重網(wǎng)格的軌跡簡(jiǎn)化方法,然后對(duì)簡(jiǎn)化后的軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行流向圖(flow map)可視化,進(jìn)而對(duì)北京市人類移動(dòng)模式進(jìn)行分析。本文的優(yōu)勢(shì)在于與傳統(tǒng)軌跡簡(jiǎn)化所采用的空間聚類方法(如k均值聚類,DBSCAN聚類)對(duì)比,減少了數(shù)據(jù)參數(shù)調(diào)整帶來(lái)的不確定性,同時(shí)能夠構(gòu)建軌跡簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的多尺度表達(dá)。其主要研究?jī)?nèi)容如下:首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以及停留點(diǎn)提取,然后將用戶軌跡分段為不同手機(jī)基站的起點(diǎn)和終點(diǎn)對(duì)(OD links),引入圖論(graph theory)知識(shí),將軌跡節(jié)點(diǎn)看作頂點(diǎn)(nodes),軌跡之間的連...

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文特色和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 論文的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
2 相關(guān)研究發(fā)展及技術(shù)
    2.1 軌跡可視化分析技術(shù)
        2.1.1 軌跡數(shù)據(jù)
        2.1.2 軌跡數(shù)據(jù)可視化分析流程
        2.1.3 OD流數(shù)據(jù)的可視化方法
        2.1.4 流向圖可視化簡(jiǎn)化方法
    2.2 基于圖論的城市軌跡研究
    2.3 代數(shù)多重網(wǎng)格方法
    2.4 空間交互模型
        2.4.1 重力模型
        2.4.2 距離衰減函數(shù)
    2.5 本章小結(jié)
3 軌跡數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理
    3.1 軌跡數(shù)據(jù)獲取
    3.2 研究區(qū)及數(shù)據(jù)格式說(shuō)明
    3.3 軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.1 冗余數(shù)據(jù)檢測(cè)
        3.3.2 區(qū)域外數(shù)據(jù)濾值
        3.3.3 異常值處理
    3.4 本章小結(jié)
4 重要軌跡點(diǎn)提取
    4.1 基于代數(shù)多重網(wǎng)格方法重要軌跡點(diǎn)提取
        4.1.1 代數(shù)多重網(wǎng)格方法
        4.1.2 代數(shù)多重網(wǎng)格方法軌跡點(diǎn)提取
    4.2 軌跡點(diǎn)提取結(jié)果驗(yàn)證與對(duì)比
        4.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)定義
        4.2.2 評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比
    4.3 本章小結(jié)
5 軌跡數(shù)據(jù)可視化
    5.1 軌跡數(shù)據(jù)聚集
    5.2 軌跡可視化結(jié)果
        5.2.1 流向圖可視化結(jié)果
        5.2.2 分時(shí)段軌跡可視化
    5.3 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3890224