城市轨道异常客流可视化方法研究

发布时间：2021-04-24 02:19

　　近年来,随着中国城镇化脚步的加快,大量人口涌入城市,导致诸如北京、上海等特大城市的客运流量极具增加,而城市轨道系统因为其高速、高效、安全的特点,已经成为了特大城市居民最主要的交通出行方式。为了应对日益增加的出行流量,轨道线路急剧增加,城市轨道网络变得越来越复杂,一些异常客流事件的发生可能会对轨道系统产生严重的影响,并在轨道网络中快速扩散,严重影响居民的正常出行及人身安全。现阶段虽然有大量针对交通异常客流的可视化研究,但是大多数研究只针对道路路网,即使存在一些轨道异常客流的可视化研究,但重点基本集中在异常站点,而忽略了轨道线路上各个站点间异常的区间断面流量。此外,现有研究也较少通过可视化的方式在社交媒体数据中挖掘轨道异常客流事件的原因。针对上述问题,论文基于轨道刷卡数据及微博数据,提出了一套交互式轨道异常客流可视化分析方法。该方法不仅可以针对异常站点以及异常区间相关的时空数据进行整理、分析和可视化展示,还可以帮助用户快速发现引起轨道异常客流事件的具体诱因。总体来说,论文主要包括以下三个方面的研究内容:（1）提出了一种轨道异常客流多维时空数据可视化方法。该可视化方法可以交互式的呈现轨道系统... 

【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 交通时空数据可视化研究现状
        1.2.2 社交媒体数据可视化研究现状
        1.2.3 小结
    1.3 本文主要研究工作与论文组织
        1.3.1 研究工作
        1.3.2 论文组织
第2章 轨道异常客流多维时空数据可视化
    2.1 引言
    2.2 可视化任务及方案概述
        2.2.1 可视化任务概述
        2.2.2 可视化方案概述
    2.3 数据处理及分析
        2.3.1 北京轨道刷卡数据及预处理
        2.3.2 区间断面流量估算
        2.3.3 基于ST-DBSCAN的扩散关系获取
    2.4 可视化设计
        2.4.1 异常客流检测
        2.4.2 三维分层图设计—异常客流验证
        2.4.3 动态异常扩散图设计—异常扩散可视化
    2.5 案例分析
        2.5.1 案例一:北工大西门地铁站异常客流案例分析
        2.5.2 案例二:西二旗地铁站异常客流案例分析
    2.6 本章小结
第3章 多视图交互探索轨道异常原因
    3.1 引言
    3.2 可视化任务及方案概述
        3.2.1 可视化任务概述
        3.2.2 可视化方案概述
    3.3 数据处理及分析
        3.3.1 微博数据介绍
        3.3.2 检索关键词获取
        3.3.3 微博数据预处理
        3.3.4 基于LDA的微博主题词提取
    3.4 可视化设计
        3.4.1 主题词云图设计—高频主题词汇探索
        3.4.2 主题螺旋图设计—高频主题词汇历史出现频率探索
        3.4.3 主题时间轴设计—高频主题词汇与异常站点时间关联性探索
        3.4.4 视图整合设计—微博原文中异常事件诱因探索
    3.5 案例分析
        3.5.1 案例一:北工大西门地铁站异常客流事件诱发原因分析
        3.5.2 案例二:西单地铁站异常客流事件诱发原因分析
    3.6 本章小结
第4章 轨道异常客流可视化分析系统及案例分析
    4.1 引言
    4.2 系统概述
    4.3 系统平台搭建
    4.4 系统案例分析
        4.4.1 案例一:北京地铁一号线异常客流事件可视化系统分析
        4.4.2 案例二:奥森公园附近三个站点异常客流事件可视化系统分析
        4.4.3 案例三:朝阳区多站点异常客流事件可视化系统分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所取得的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]轨道交通车站大客流事件的形成、传播及对策[J]. 朱炜.  城市交通. 2013(03)
[2]城市公共交通出行方式选择行为研究[J]. 殷焕焕,武平,赵红征.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2013(02)
[3]基于遗传聚类算法的出行行为分析[J]. 鲜于建川,隽志才.  计算机应用研究. 2009(03)



本文编号：3156485