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基于数据挖掘的城市服务区划分及可达性研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第10-19页 | | 1.1 选题背景和意义 | 第10-13页 | | 1.1.1 选题背景 | 第10-12页 | | 1.1.2 选题意义 | 第12-13页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 | | 1.2.1 国内研究现状 | 第13-15页 | | 1.2.2 国外研究现状 | 第15-16页 | | 1.3 研究思路及论文结构 | 第16-18页 | | 1.3.1 论文研究思路及技术路线 | 第16-17页 | | 1.3.2 论文结构框架 | 第17-18页 | | 1.4 创新点与不足之处 | 第18-19页 | | 第二章 空间数据准备 | 第19-31页 | | 2.1 数据的获取 | 第19-23页 | | 2.1.1 数据源配置 | 第19-20页 | | 2.1.2 空间对象模型 | 第20-23页 | | 2.2 空间数据清洗、转化与再组织 | 第23-28页 | | 2.2.1 数据清洗 | 第24-25页 | | 2.2.2 数据转化与再组织 | 第25-28页 | | 2.3 空间数据的坐标与投影 | 第28-30页 | | 2.3.1 坐标参考系 | 第29页 | | 2.3.2 空间投影 | 第29-30页 | | 2.4 本章小结 | 第30-31页 | | 第三章 基于服务点模式的挖掘 | 第31-57页 | | 3.1 数据初步分析 | 第31-35页 | | 3.1.1 空间取样 | 第31-34页 | | 3.1.2 基于蒙特卡洛模拟的数值逼近 | 第34-35页 | | 3.2 基本点模式挖掘 | 第35-41页 | | 3.2.1 完全空间随机模式 | 第37页 | | 3.2.2 基于最近邻事件距离 | 第37-41页 | | 3.3 基于泊松过程的服务区划分 | 第41-55页 | | 3.3.1 齐次泊松过程的解释 | 第41-43页 | | 3.3.2 非齐次泊松过程的服务区划分 | 第43-55页 | | 3.4 本章小结 | 第55-57页 | | 第四章 基于逻辑回归的空间预测 | 第57-75页 | | 4.1 区域划分的相关性分析 | 第57-64页 | | 4.2 基于逻辑回归的空间预测 | 第64-71页 | | 4.3 对逻辑回归的空间预测模型的改进 | 第71-73页 | | 4.4 本章小结 | 第73-75页 | | 第五章 基于服务强度的可达性分析 | 第75-92页 | | 5.1 服务强度初步分析 | 第75-78页 | | 5.2 基于反距离加权插值模型的可达性分析 | 第78-81页 | | 5.3 基于线性回归的可达性分析 | 第81-84页 | | 5.4 基于Krige模型的可达性预测 | 第84-91页 | | 5.5 本章小结 | 第91-92页 | | 第六章 结论 | 第92-95页 | | 6.1 应用前景 | 第92-93页 | | 6.2 改进思路与展望 | 第93-95页 | | 致谢 | 第95-96页 | | 参考文献 | 第96-100页 | | 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第100-101页 |
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论文编号BS3784944，这篇论文共101页
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