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大规模出租车OD数据可视分析系统

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第1章 绪论

1.1 课题研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的研究内容

1.4 章节安排

第2章 大数据可视分析相关技术

2.1 出租车OD数据存储与处理相关技术

2.2 时空数据挖掘相关技术

2.3 OD数据可视化技术

2.4 基于ETL工具的多源数据整合

2.5 本章小结

第3章 可视化组件设计

3.1 环形像素图

3.2 时空堆栈图

3.3 柱状像素图

3.4 组件之间的协同交互

3.5 本章小结

第4章 系统架构与实现

4.1 数据预处理

4.2 数据存储以及处理

4.3 系统界面以及分析流程

4.4 本章小结

第5章 系统效果展示与分析

5.1 某些重要区域的时空O/D模式的分析

5.2 不同地域的时空模式对比

5.3 一些城市事件对OD模式的影响

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果

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摘要

随着城市化的发展和城市人口的增加,现代大都市面临着严重的城市问题,如交通拥堵和不理想的城市资源规划等。近年来,随着技术的快速发展和不同的传感技术的广泛应用,大量的数据已成功收集并且记录了城市的各个方面的状态。这给解决都市问题和创建基于城市大数据分析的智能城市带来了新的机遇。本文主要针对出租车 GPS数据进行研究,让交通运管部门预知各区域出租车需求的变化情况,对出租车进行更合理的规划。
  本文研究了出租车 OD(Origin-Destination)数据的时空分布特性,对出租车起点终点特征数据分别进行分析,并且通过热度图和聚类图,引导用户进一步地分析感兴趣以及相对有特点的区域。结合环形像素图,时空堆栈图,柱状像素图等专门针对于出租车OD数据进行分析的可视化组件,让用户从交互探索中得出城市发展各个区域内出租车流向的差异性,以及从出租车数据中挖掘不同日期以及一些城市规划事件对人们出行模式的影响。
  本文的可视分析系统利用当下流行的Hadoop平台来对大规模的出租车GPS数据进行管理、预处理以及提取我们需要的出租车OD数据。系统采用B/S架构的方式将各个可视化组件作为前端数据分析手段,为了加快用户在使用可视化组件分析数据时的响应速度,本文采用网格索引对出租车OD数据进行查询加速,交通运管部门利用我们的可视分析系统可以及时发掘出租车聚集模式,提前管理和调度车辆。

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