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基于数据挖掘的动态公交客流OD获取方法研究的开题报告
一、选题背景
随着城市化进程的不断加快，公共交通成为城市重要的基础设施，也成为各类城市管理的重要课题之一。公交客流OD研究是公共交通管理与规划中的核心问题之一，也是实现公共交通智能化管理的基础。
传统的公交客流OD维护方法主要基于全球定位系统（GPS）和车载自动售票系统（AVM）等数据，然而这些方式存在着客流信息滞后、数据精度低、成本高等问题。反之，基于大数据的公交客流OD获取方法及其对公共交通发展的推动意义备受关注。
因此，本研究选择了基于数据挖掘的公交客流OD获取方法，试图利用公交停靠站点异构数据等多源性数据来实现客流OD获取的高效性、精确性和实时性。
二、研究意义
1.完善公共交通管理与规划，促进公共交通智能化管理。
2.通过多源数据整合与处理，提升数据的实时性和客观性，更精准的反映实际客流情况。
3.提供了数据挖掘在公共交通中的实践应用，扩展了数据挖掘领域的研究方向。
三、研究内容
1.整合公交停靠站点异构数据，包括GPS定位数据、公交卡刷卡数据等数据。
2.构建数据挖掘模型，应用聚类算法、分类算法、关联规则算法等，对公交客流数据进行分析，获取公交客流OD。
3.对比传统公交客流OD获取方法和本研究所提出的基于数据挖掘的方法，验证本方法在实时性和客观性上的优势。
四、研究指标
1.客流OD准确度：通过与实际调查数据进行验证。
2.数据挖掘算法运行时间。
3.数据处理流程实时性指标。
五、研究方案
1.采用文献调研和案例分析的方式，探讨公交客流OD获取方法的最新进展和存在的问题，明确研究方向。
2.采集时空人信息，对含有时序关系、时序数据等复杂的公交客流数据进行挖掘分析。
3.开展数据处理、清洗、有效性验证，探索基于数据挖掘的公交客流OD获取方法。
4.利用SimMobility等市场上较为成熟的公交仿真工具以及实际城市公交数据，验证本研究所提出方法的实时性和精准度。
六、论文结构
1.第一章：选题背景、研究意义、研究内容、研究指标以及研究方案等。
2.第二章：公交客流数据挖掘的技术背景和相关理论知识，包括数据挖掘算法、聚类算法、分类算法等。
3.第三章：公交客流数据获取方法，主要针对采用的公交停靠站点异构数据进行清洗、处理和分析建模等环节。
4.第四章：公交客流数据挖掘过程中的主要问题分析，涉及数据挖掘算法的优劣比较，以及数据处理过程中的方法选择和优化等。
5.第五章：基于数据挖掘的公共交通客流OD获取系统设计，包括系统构成、模块功能、流程图等。
6.第六章：仿真实验和案例，验证本研究方法的实时性和客观性优势。
7.第七章：总结本研究的方法和结论，并对未来的研究方向和发展做出展望。
七、研究进度
1.完成选题与方案设计（已完成）
2.文献调研与理论分析（已完成）
3.数据采集与整合（已完成）
4.数据挖掘算法的选择和优化（正在进行）
5.公交客流OD获取模型的构建和验证（待完成）
6.模型优化和实验测试（待完成）
7.论文整理和撰写（待完成）