基于轨迹数据的个体出行行为预测

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基于轨迹数据的个体出行行为预测

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基于轨迹数据的个体出行行为预测

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
第1章绪论	第9-15页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 研究内容	第12-13页
1.4 论文组织结构	第13-14页
1.5 本章小结	第14-15页
第2章相关理论基础	第15-23页
2.1 时空数据相关概念与理论	第15-16页
2.1.1 时空数据定义	第15页
2.1.2 时空数据挖掘与分析	第15-16页
2.2 马尔可夫模型	第16页
2.3 长短时记忆网络	第16-19页
2.4 图卷积网络	第19-22页
2.4.1 图卷积神经网络框架	第19-20页
2.4.2 图卷积神经网络原理	第20-22页
2.5 本章小结	第22-23页
第3章原始数据处理与分析	第23-31页
3.1 数据集概况	第23-24页
3.2 数据预处理与用户属性判定	第24-27页
3.3 用户出行标签与统计分布	第27-29页
3.4 用户出行距离分析	第29-30页
3.5 本章小结	第30-31页
第4章基于马尔可夫的出行预测模型	第31-41页
4.1 一阶马尔可夫模型的建立	第31-33页
4.2 一阶马尔可夫模型结果与分析	第33-34页
4.3 二阶马尔可夫模型的建立	第34-36页
4.4 二阶马尔可夫模型结果与分析	第36-40页
4.5 本章小结	第40-41页
第5章基于长短时记忆网络的流量预测模型	第41-52页
5.1 长短时记忆网络模型框架	第41-42页
5.2 地铁客流数据的构建	第42-43页
5.3 LSTM网络实验设置	第43-44页
5.3.1 模型参数设置	第43-44页
5.3.2 测试指标	第44页
5.4 LSTM地铁客流预测模型结果分析	第44-51页
5.4.1 LSTM地铁通用模型结果分析	第44-45页
5.4.2 LSTM地铁独立模型结果分析	第45-49页
5.4.3 LSTM地铁模型空间性能分析	第49-51页
5.5 本章小结	第51-52页
第6章基于时空图卷积网络的流量预测模型	第52-65页
6.1 时空图卷积神经网络模型框架	第52-55页
6.1.1 图卷积神经网络的建立	第52-53页
6.1.2 门控递归单元网络的建立	第51-54页
6.1.3 时空图卷积网络的建立	第54-55页
6.2 时空图卷积神经网络的改进	第55-56页
6.3 地铁客流时空数据的构建	第56-58页
6.4 OD-STGCN实验设置	第58-59页
6.4.1 模型参数设置	第58页
6.4.2 对比模型	第58-59页
6.5 OD-STGCN地铁客流预测模型结果分析	第59-63页
6.6 本章小结	第63-65页
第7章总结与展望	第65-67页
7.1 全文总结	第65-66页
7.2 研究展望	第66-67页
参考文献	第67-72页
攻读学位期间取得的研究成果(含发表的学术论文)	第72-73页
致谢	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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