城市居民出行时空特征挖掘分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加快和城市规模的不断扩张，城市交通问题日益凸显。

理解城市居民出行时空特征，对于交通规划、交通管理和交通服务至关重要。

本研究旨在利用时空大数据挖掘技术，深入分析城市居民出行时空特征，为缓解城市交通压力、提升居民出行效率提供科学依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着时空大数据的兴起和数据挖掘技术的进步，城市居民出行时空特征分析成为研究热点。

1. 国内研究现状

国内学者在城市居民出行时空特征分析方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以（城市名称）为研究区域，利用（数据来源，如出租车gps数据、公交ic卡数据、手机信令数据等），采用聚类分析、时空可视化等数据挖掘方法，对城市居民出行时空特征进行挖掘分析。

主要研究内容包括：
1.城市居民出行时间特征分析：分析居民出行的时间规律，包括出行高峰时段、出行时间分布、出行时长等，并探讨不同群体、不同出行目的下的差异。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析为主、定性分析为辅的研究方法，具体步骤如下：1.数据收集与预处理：收集（城市名称）的出租车gps数据、公交ic卡数据、手机信令数据等，并对数据进行清洗、去噪、脱敏等预处理，构建城市居民出行时空数据库。

2.出行时空特征提取：利用数据挖掘技术，从预处理后的数据中提取城市居民出行时空特征，包括出行时间、出行距离、出行方向、出行频率、出行目的等。

3.出行时空模式识别：利用聚类分析、时空可视化等方法，识别城市居民出行的时空模式，如出行高峰时段、出行热点区域、出行轨迹模式等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.多源数据融合：本研究将整合出租车gps数据、公交ic卡数据、手机信令数据等多源数据，构建更加全面、准确的城市居民出行时空数据库，克服单一数据来源的局限性，提高研究结果的可靠性。

2.深度挖掘出行行为机理：本研究将运用数据挖掘技术，深度挖掘城市居民出行行为背后的潜在规律，例如不同群体出行目的的差异、出行方式选择的影响因素等，为交通管理者制定更精准的交通政策提供依据。

3.构建城市交通优化策略体系：本研究将在分析城市居民出行时空特征的基础上，结合城市交通发展现状和未来趋势，构建一套基于时空特征的城市交通优化策略体系，为提升城市交通运行效率、缓解交通拥堵提供科学的决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李清泉,王静,李萌,等.城市居民出行时空特征与规律挖掘[j].测绘科学,2020,45(06):1-7 26.

2.刘珍珍,王晓云,张文忠.基于出租车轨迹数据的城市居民出行时空特征分析[j].测绘与空间地理信息,2020,43(09):185-190 194.

3.赵卫锋,张宏伟,张帆,等.基于多源数据的城市居民出行时空特征分析[j].交通信息与安全,2021,39(05):108-116.