摘要近年来，伴随着互联网的发展，数据流量呈爆炸式增长，如何利用好流量通道获取数据资源使其造福于人类已经是我们在发展互联网中亟需解决的方向性问题。因此，我们通过本文提出了一种新的数据分析方法——近点时空网络。本文主要以人类出行预测为例，来展示其利用时空近点网络方法，正是期望面对复杂多样的互联网数据和地理通信技术数据，通过联系、处理、挖掘和利用，来达到对时间和空间相结合的有效的趋势分析和预测。时空近点网络方法研究及其在出行预测和互联网数据分析中会有良好的理论价值和应用前景。52739

 In recent years, along with the development of the Internet, the data flow is explosive growth. How to use good flow channel access data resources that the benefit to mankind is we in the development of the Internet need to solve the problem. Therefore, we propose a new method of data analysis in this paper. This paper mainly to human travel forecasting as an example to demonstrate the use of spatio-temporal-nearing network method is expects to face the complexity and persity of Internet data and geographic communication technical data, through contact, processing, mining and utilization to achieve the combination of time and space effective trend analysis and prediction. The research of s spatio-temporal-nearing network and its application in daily trips prediction  and Internet data analysis will be of good value in theory and application.

毕业论文关键词：时空近点网络；数据分析；出行预测

 Keyword: Spatio-temporal-nearing network; Data analysis; Prediction of daily trips

目录

一、 引言 5

(一) 研究背景和意义 5

(二) 研究内容 5

(三) 研究方法 6

(四) 本文创新点 6

二、 文献综述 7

(一) 国内外研究现状 7

(二) 研究中存在的问题 8

三、 时空近点网络模型的构建 8

(一) 预测算法的实证依据 10

(二) 数据的存储计算 11

(三) 数据点的提取和计算 11

(四) 数据点计算的基本介绍 11

四、 时空近点网络的应用分析-以出行预测为例 13

(一) 数据过滤及处理 13

(二) 对出行预测的具体过程 14

五、 时空近点的展望和不足 18

参考文献 20

致 谢..21

图目录

图2- 1互联网数据分析流程图 6

图3- 1模型原理图示 8

图3- 2日常出行路程相关性图