基于GPS数据的城市出租车出行需求研究

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摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义

1．3 研究内容与技术路线

1．4 论文结构安排

第2章 国内外研究综述

2．1 出租车运营与管理

2．2 出租车GPS数据应用

2．3 交通短时预测方法

2．4 本章小结

第3章 出租车出行需求估计

3．1 数据特征与预处理

3．1．1 数据基本特征

3．1．2 数据预处理

3．2 交通区域划分

3．3 基于GPS数据的出行需求估计算法

3．3．1 网格划分

3．3．2 出行需求估计

3．3．3 网格合并

3．4 需求估计算法实现

3．4．1 行程识别

3．4．2 网格匹配

3．5 本章小结

第4章 出租车出行需求特征分析

4．1 概述

4．2 不同类型区域出殂车出行需求分析

4．2．1 科技办公园区

4．2．2 交通枢纽区域

4．2．3 核心商业区域

4．2．4 学校周边区域

4．2．5 医院周边区域

4．3 本章小结

第5章 出租车出行需求实时预测

5．1 变量分析

5．2 卡尔曼滤波预测模型

5．3 GA-BP神经网络模型

5．3．1 BP神经网络

5．3．2 BP神经网络的局限

5．3．3 遗传算法优化的神经网络

5．4 组合预测模型

5．5 案例分析

5．5．1 模型预测结果

5．5．2 模型准确性分析

5．5．3 模型可靠性分析

5．6 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 论文总结

6．2 论文创新点

6．3 论文展望

参考文献

致谢