导读:本文包含了出行行为分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:ISODATA,样本数量,聚类算法,聚类中心
出行行为分析论文文献综述
周春燕[1]（2019）在《一种基于ISODATA聚类算法在车辆出行行为分析中的应用》一文中研究指出受ISODATA算法启发,针对没有给定聚类中心数量的情况,抽象车辆实际行驶中的限制条件,对聚类族群进行分解、合并,以期用合适数量的聚类族群描述特定车辆的出行规律,并对特定车辆的行为习惯进行分析,结合聚类结果为未知类型车辆添加标签。1背景和目标(本文来源于《通讯世界》期刊2019年07期）
屈新明,郭鹏,丘建栋,谭章智,董绍轩[2]（2019）在《基于图数据库的公交出行行为分析》一文中研究指出文章基于图数据库Neo4j构建了公交出行行为分析场景建模,对深圳市约1 000条公交线路,一天工作日的公交刷卡数据进行建模分析,建模规模达到500万节点,1 000万条边。研究分析了同乘人员、站点最大客流提取、关联查询识别、站点群公交出行量识别等公交出行行为。在不同的公交出行行为场景分析中,对比分析了ORACLE数据库与Neo4j的查询性能,多维关联查询中Neo4j性能远高于ORACLE数据库,表明基于图数据库可方便高效实现复杂数据的关联挖掘分析。(本文来源于《智能城市》期刊2019年13期）
何婷婷,张生瑞[3]（2019）在《考虑步行和电动车影响的城市自行车出行选择行为分析》一文中研究指出通过对大城市出行者的随机抽样调查,收集关于步行、电动摩托车、自行车叁种出行方式的基础数据,分析出行者活动个体特征、出行特征、服务感知特征。运用到随机效用模型,以自行车作为参考方式建立方式选择MNL模型,并进行检验与拟合,以及参数估计分析。研究结果表明:(1)出行距离、安全性、出行时间和职业对出行选择行为均具有显着性影响;(2)在步行、自行车出行中,当出行者考虑的安全性越高,选择步行出行的概率就越大,自行车方式虽在距离较长的出行更具优势,但还需要提高自行车出行的安全性;在电动摩托车、自行车出行中,随着出行时间越长,出行者更倾向选择电动摩托车出行,虽然自行车出行方式凭借更好的经济性和安全性要优于电动摩托车出行方式,但在时间较长的出行中不及后者。(本文来源于《2019世界交通运输大会论文集（下）》期刊2019-06-13）
李鹏程[4]（2019）在《基于MNL模型的居民出行方式选择行为分析》一文中研究指出基于多项Logit模型,分析出行者个人、家庭及出行属性对选择摩托和电动车、小汽车、公交车、自行车4种出行方式的影响。结果表明:交通工具拥有数对选择摩托和电动车、小汽车、公交车3种方式均有显着影响;出行时间、家庭人口数、家里是否有小孩对选择摩托和电动车、小汽车有显着影响;出行目的对选择小汽车、公交车有显着影响;年龄对选择小汽车有显着影响。(本文来源于《物流科技》期刊2019年05期）
杨野[5]（2018）在《基于Logistic-SEM的西安市公共自行车出行行为分析》一文中研究指出本文以西安市公共自行车系统为研究对象,利用开放性数据平台以及问卷调查数据分析公共自行车使用者属性与出行行为之间关系。通过构建Logistic-SEM模型发现,学历、年龄、性格、健康状况、有无汽车是影响居民使用公共自行车的显着性因素。按照重要度排序为:年龄>有无汽车>健康状况>学历>性格;其次,构建了可用于预测西安市居民是否会选择公共自行车作为出行方式的Logistic模型。同时,由于居民自身属性的不同在出行目的、骑行路线和使用公共自行车出行原因上存在差异,总的来说,居民属性是影响出行行为的根本,出行目的是出行行为选择的关键。(本文来源于《青海交通科技》期刊2018年06期）
徐爱庆,陈欣,朱金福[6]（2018）在《基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析》一文中研究指出基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间"可靠性"和"不可靠性"动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明:前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2018年06期）
谢开强[7]（2018）在《基于主题模型的出租车出行行为分析》一文中研究指出随着"大数据"时代的到来,出行行为数据的采集更加便捷,数据内容更加丰富准确,数据体量也更加庞大,"交通大数据"孕育而生。为了更加精确地研究出租车出行行为中的微观模式特征,本研究引入了自然语言处理中常用的LDA主题模型。通过出租车GPS出行数据与文本数据之间的类比,说明了主题模型在本次研究中的适用性。接着,论文构造了"出行时间+出行距离+行程时间"形式的"词语",并应用LDA主题模型对北京市出租车GPS数据进行了分析。结果表明,LDA主题模型不仅能够通过主题-词语条件概率分布有效地给出隐藏在GPS数据中的出行模式特征,还能够通过文档-主题概率分布给出每天各出行模式的分布规律,进而发现出行行为中的周期性特征。(本文来源于《创新驱动与智慧发展——2018年中国城市交通规划年会论文集》期刊2018-10-17）
吴乃星,钤建考,汤长猛,董路熙,张瑞[8]（2018）在《基于手机数据的人口出行行为分析研究》一文中研究指出随着数据采集技术和存储能力的快速发展,越来越多的人口出行数据被收集。这些大数据为人口出行行为研究带来了机遇和挑战。通过两种可视化方法对模拟话单数据进行分析,表征城市人口出行行为模式。通过研究:(1)出行OD图,揭示出行需求的空间结构;(2)表征居民连续空间分布特征的密度图;(3)描述人口区域运动规律的流线图。讨论每种可视化方法的设计和实现技术。居民出行行为的调查结果可以帮助政府制定相应的城市规划,帮助居民做出更好的日常旅行规划。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2018年27期）
钟牧原[9]（2018）在《旅客出行对民航与高铁的选择行为分析——以沪昆高铁为例》一文中研究指出由于高铁运行平稳、快捷,且具有受天气等客观条件影响小、正点率高的特点,因此,于2016年底开通的沪昆高铁,对民航在此涉飞范围内的航线产生了较大冲击,导致民航产生了一定量的客流损失。本文以沪昆高铁为例,将民航与高铁两种运输方式的主要运输属性进行量化,然后采取问卷调查的方式收集客流数据,利用计算客流分担率的方法分析不同种类客流的出行选择行为,为航空公司应对高铁的市场竞争,采取正确的战略措施,提供科学的依据。(本文来源于《空运商务》期刊2018年07期）
裴钟哲,王斌[10]（2018）在《基于出行行为分析的智慧诱导在交通治理方面的探索》一文中研究指出讨论了出行行为分析和智慧诱导的关系,建立了基于交通态势感知平台的智慧诱导系统,并对基于该平台的诱导实战案例进行了分析和评价。通过对在交通诱导信息影响下的延迟出行行为的定量分析,对智慧诱导措施的实施效果进行了评价。(本文来源于《科技创新与品牌》期刊2018年06期）
出行行为分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章基于图数据库Neo4j构建了公交出行行为分析场景建模,对深圳市约1 000条公交线路,一天工作日的公交刷卡数据进行建模分析,建模规模达到500万节点,1 000万条边。研究分析了同乘人员、站点最大客流提取、关联查询识别、站点群公交出行量识别等公交出行行为。在不同的公交出行行为场景分析中,对比分析了ORACLE数据库与Neo4j的查询性能,多维关联查询中Neo4j性能远高于ORACLE数据库,表明基于图数据库可方便高效实现复杂数据的关联挖掘分析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
出行行为分析论文参考文献
[1].周春燕.一种基于ISODATA聚类算法在车辆出行行为分析中的应用[J].通讯世界.2019
[2].屈新明,郭鹏,丘建栋,谭章智,董绍轩.基于图数据库的公交出行行为分析[J].智能城市.2019
[3].何婷婷,张生瑞.考虑步行和电动车影响的城市自行车出行选择行为分析[C].2019世界交通运输大会论文集（下）.2019
[4].李鹏程.基于MNL模型的居民出行方式选择行为分析[J].物流科技.2019
[5].杨野.基于Logistic-SEM的西安市公共自行车出行行为分析[J].青海交通科技.2018
[6].徐爱庆,陈欣,朱金福.基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析[J].交通运输系统工程与信息.2018
[7].谢开强.基于主题模型的出租车出行行为分析[C].创新驱动与智慧发展——2018年中国城市交通规划年会论文集.2018
[8].吴乃星,钤建考,汤长猛,董路熙,张瑞.基于手机数据的人口出行行为分析研究[J].现代计算机(专业版).2018
[9].钟牧原.旅客出行对民航与高铁的选择行为分析——以沪昆高铁为例[J].空运商务.2018
[10].裴钟哲,王斌.基于出行行为分析的智慧诱导在交通治理方面的探索[J].科技创新与品牌.2018