声明
论文创新点
第一章 绪论
1.1 研究的背景与意义
1.2 室内定位数据分析与挖掘技术的研究现状
1.3 室内时空定位数据分析技术发展趋势
1.4 论文的研究内容
1.5章节安排
第二章 室内定位数据模型和处理分析方法
2.1 室内行人定位数据获取技术
2.2 本文研究数据集及处理方法
2.3 行人轨迹数据组织
2.4 行为轨迹数据分析与挖掘技术框架
2.5室内定位数据误差分析
2.6探索性空间数据分析
2.7数据挖掘技术方法
2.8 本章小结
第三章 室内行人轨迹数据的特征提取与误差分析
3.1 时空数据误差分析的参数定义
3.2 停留点的提取
3.3 基于非顾客行为模式的漂移点提取
3.4 室内空间数据分析
3.5 实验结果与分析
3.6 本章小结
第四章 基于行人轨迹数据的模式聚类分析
4.1 行人个体行为的相似性探索与分析
4.2 基于SOM算法的行人轨迹数据模式聚类
4.3 基于同类行为模式的行人互动推荐
4.4 本章小结
第五章 基于时间序列轨迹数据的行人行为预测
5.1 基于LSTM的室内行人流量预测
5.2 基于CPT算法的行人行为轨迹预测
5.3 基于改进CPT算法的行人行为轨迹预测
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
