【摘 要】
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相比于传统数据来源,大数据具有即时性强、粒度细、数据量大等优势,已被广泛的应用于城市空间特征分析与城市公共交通分析上,但多源大数据之间存在的异构性、模糊性、差异性使得其间的联动分析十分困难。同时随着城镇化进程加速,“大城市”不断出现,如何利用大数据做好城市发展规划,实现城市高质量发展越来越重要。论文研究内容包括三个方面:（1）针对城市空间大数据与城市公共交通大数据之间的联系,提出并描述“站域空间”
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相比于传统数据来源,大数据具有即时性强、粒度细、数据量大等优势,已被广泛的应用于城市空间特征分析与城市公共交通分析上,但多源大数据之间存在的异构性、模糊性、差异性使得其间的联动分析十分困难。同时随着城镇化进程加速,“大城市”不断出现,如何利用大数据做好城市发展规划,实现城市高质量发展越来越重要。论文研究内容包括三个方面:（1）针对城市空间大数据与城市公共交通大数据之间的联系,提出并描述“站域空间”、“就业圈”、“空间属性”等概念,并以就业属性为例进行分析,构造基于模糊集的模型。（2）在模型基础上,仍以就业属性为例,构建描述地铁站与就业圈之间联系的带权图,从而通过联系的强度将地铁站的流量、OD等交通数据转移至就业圈上,以供进一步对就业圈的交通特征进行分析。（3）设计并实现了基于B/S架构的、以Web GL 2.0技术基础的一套可视分析系统。该系统以三维场景的方式在浏览器中的网页页面上进行信息与数据的可视化,界面分别由GIS（Geographic Information System）、三维场景、界面UI三个层次叠加构成,对三维可交互场景下的数据可视分析方法进行了研究探讨并提出了解决方案。系统能在流畅的性能表现下展现出较好的图形效果。论文主要成果:（1）提出基于模糊集模型,实现了城市空间大数据与公共交通大数据的多源数据融合;（2）设计并开发了一套基于B/S架构的可视分析系统;（3）基于三维可交互场景对可视分析界面进行设计,并针对相关数据类型提出了独特的数据可视分析方法。论文基于公共交通视角,以就业属性为例,开展城市空间分析模型构建以及可视分析系统实现,对城市空间其他特征分析具有借鉴意义。
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