一、应用IC卡技术为社区病人服务（论文文献综述）
姚东京[1]（2020）在《基于密集型数据的上海市人口时空格局及其暴雨内涝情景的风险研究》文中研究指明气候变化和快速城市化背景下,城市洪涝灾害风险研究已经成为国际社会和学术界普遍关注的热点问题和科学前沿。伴随着上海市突发性暴雨的频发,动态人口空间分布是研究人口风险亟需解决的问题。通过系统梳理和借鉴前人研究成果,基于城市密集型数据（普查数据、浮动车数据和基础地理数据等）,构建了城市小时级人口空间估算模型,探讨了上海市小时级人口时空分布格局,并针对100a一遇城市暴雨内涝情景,分析了城市人口的洪涝风险,主要包括致灾因子危险性、暴露和脆弱性分析。主要研究工作和结论如下:（1）密集型数据处理和集成。浮动车数据处理主要在Postgre SQL数据库支持下,对原始数据进行结构化处理,然后将结构化数据入库,再通过清洗程序获取上车点和下车点的数据。密集型数据采用面积权重模型,在Arc GIS中生成1 km×1 km的格网,进行数据的集成。（2）通过分析浮动车数据,揭示浮动车数据下车点和上车点24小时变化特征。浮动车下车点、上车点和浮动车净流入量在5个工作日24小时的变化上基本具有一致的变化趋势;下车点和上车点的空间分布基本存在一致的变化特征,热点区域主要分布在内环以内的核心城区,即静安区、黄埔区和卢湾区交界的区域;以核心城区为中心的单中心递减的变化趋势。根据浮动车净流入空间变化情况来看,城市核心区夜间时段（18时至4时）是以流出为主,流出的强度随着时间的变化呈现出先增强后减弱的过程,所占面积随着时间的变化呈现出先增多后减少的过程;白天时段（5时至12时）是以流入为主,流入的强度随着时间的变化呈现出先增强后减弱的过程,所占面积随着时间的变化呈现出先增多后减少的过程;其余白天时段基本上也是以流出为主。（3）利用浮动车数据、人口普查数据和经济普查的从业人口数据等密集型数据,构建了人口估算模型,利用手机信令数据对人口估算模型进行验证,并进一步改进人口估算模型。基于手机信令数据,利用人口估算模型进行人口估算的结果和手机信令数据进行相关性分析,呈正相关（P<0.01）,相关性显着;对24小时内相对误差进行统计得出,相对误差在±10%内有7个时段相对误差所占比例超过50%,相对误差在±15%范围内有10个时段相对误差所占比例超过50%,相对误差在±20%范围内有15个时段相对误差所占比例超过50%。从手机信令估算的人口中高估和低估的比例来看,夜间时段高估和低估所占的比例基本相差不大;白天时段多数区域基本上是以低估为主。因此,通过手机信令数据的相关性分析和误差分析,认为基于密集型数据构建的人口估算模型可以应用到人口估算的工作中。（4）基于密集型数据构建的人口估算模型进行估算研究区小时级的人口,揭示24小时人口空间分布特征。0时至23时人口空间分布变化具有以下特征:较高和高人口密度主要分布在黄浦江西岸的内环线以内,及内环线西部和北部外缘附近;低和较低人口密度主要分布在外环线附近,即研究区的外围区域;具有明显的单中心模式。0时至23时人口流动空间分布变化具有以下特征:城市核心区域的大部分区域在2时至13时的时段人口表现出流入的特征,14时至次日1时的时段人口表现出流出的变化特征。外围区域在5时至15时的时段人口表现出流出的特征,在16时至次日4时的时段人口表现出流入的特征。人口流动最为强烈的两个时段是6时至9时的早高峰时段和19时至22时的时段。人口在各区土地利用类型中的分布的比例基本变化不大,基本上都是居住用地上的人口数量是最多的;统计各区不同土地利用的流入和流出面积来看,流入和流出最多的土地利用类型均是居住用地。（5）通过利用暴雨强度公式和芝加哥雨型公式进行降雨过程计算,利用SCS模型进行径流过程计算,基于等体积法计算淹没情景模拟等三个降雨淹没情景的模拟过程,获得4种雨峰位置的淹没情景。4个淹没情景影响人口空间分布具有如下特征:4种雨峰位置的暴雨内涝影响的人口分布均主要集中在市中心区域,且呈现出单中心减少的变化趋势,雨峰位置为0.5时影响的人口数量最多,其数量为328.8万人。影响人口最多的时段为中午（12时和13时）,人口数量为328.8万人;其次是晚高峰（17时）,人口数量为289.0万人;再次是早高峰（8时）,人口数量为251.8万人;最后是夜间（3时和4时）,人口数量为227.2万人。人口脆弱性分析是通过构建人口脆弱性曲线进行分析,研究发现淹没深度与人口密度呈指数相关,相关系数R为0.896;淹没体积与影响人口数量呈指数相关,相关系数R为0.855。（6）100a一遇暴雨内涝情景下的人口高风险区主要以分布在苏州河沿岸的区为主的城市核心区。高风险时段为雨峰位置为0.7的17时,其次是雨峰位置为0.3的8时,再次是雨峰位置为0.5的12时和13时,最后雨峰位置为0.1的3时和4时。人口风险动态变化较快的时段是3时到4时,表现出明显降低的变化;12时和13时人口风险变化表现出略有降低的变化。
郗璇[2]（2020）在《地铁枢纽站乘客接驳方式选择研究》文中研究表明随着地铁的蓬勃发展,各大城市纷纷建设以地铁为骨干的综合交通体系。由于地铁本身具有施工成本较高、可达性较低等因素,只有与常规公交等其他交通方式有效接驳才能更好地发挥地铁功能,提高地铁吸引力。地铁枢纽站作为一个大型换乘站,其交通功能更加复杂,城市功能更加重要。本文在此背景下,对地铁枢纽站乘客接驳方式选择进行研究,以大行宫地铁站乘客接驳方式选择调查数据为基础,分析地铁乘客的接驳特征,研究乘客接驳方式选择与乘客市场细分,为不同细分市场的乘客提供接驳方式选择建议。首先,分析了地铁枢纽站的特点和乘客的接驳过程,以及不同接驳方式的特征,从宏观因素和微观因素两方面阐述了影响乘客接驳方式选择的因素。其次,根据RP调查法制定地铁站点乘客接驳方式选择调查方案,通过分析影响因素,设计调查问卷。问卷主要包括出行者个人基本信息、出行信息和接驳信息三方面。根据调查方案对南京市大行宫地铁站进行实地调查,从出行者个人属性、出行特征属性和接驳特征属性三方面对调查数据进行统计分析。再次,分别选取性别、年龄、出行目的、出行人数、进出站方式、接驳距离、接驳时间和接驳方式等因素,全方面总结地铁站点乘客的接驳方式选择特征,研究三个属性内部不同影响因素之间的交叉分布,以及出行者个人属性对出行特征属性、出行者个人属性对接驳特征属性以及出行特征属性对接驳特征属性的影响,得到了地铁站点乘客接驳方式选择之间的统计关联。然后,介绍潜在类别分析理论,从出行者个人属性、出行特征属性和接驳特征属性三方面,分别选取性别、年龄、出行目的、出行人数、进出站方式、接驳距离、接驳时间和接驳方式共八个因素构建潜在类别模型,分析地铁站点乘客接驳方式选择的潜在类别,得到乘客细分市场。以大行宫地铁站为例进行研究,结果表明,乘客可以分为4类,分别命名为女性长途出游型、男性上学工作型、日常随机出行型和老少短途出游型,分类正确率在87%左右,结果较好。最后,针对大行宫地铁站4类乘客细分市场给出接驳建议,以期优化地铁站点接驳结构,提高出行效率。
王珂[3]（2020）在《基于基站网络数据的人员停留位置识别和出行方式分析研究》文中研究表明近年来,我国社会经济与城市化进程快速发展,私家车拥有率不断上升,人们的出行需求也急剧增加,导致道路拥堵的问题也日益严重,交通规划与管理愈显重要。居民出行信息采集是交通规划与管理的基础,传统的人工调查法和设备采集法覆盖范围小,成本高。随着基站网络数据等新型大数据的兴起,为精确分析居民出行行为及出行行为与环境之间的关系提供了技术手段。为此,本文提出基于基站网络数据的居民停留位置识别和出行方式分析研究。首先,在对移动通信网络的发展和架构、基站网络常用的定位技术总结的基础上,根据基站网络数据的生成条件将其分为事件驱动型和网络驱动型两类,对每类数据的产生条件和字段蕴含信息进行讨论,并分析了本文所用的某市联通公司的基站网络数据的时空特征。其次,对实验数据中的噪声数据,包括缺失、冗余数据、乒乓数据、漂移数据产生的原因和在数据集内的表现形式进行了详细的研究,并制定了对应的阈值过滤规则,完成了数据去噪。在数据去噪的基础上,提出了一种多模结合的停留位置识别方法,首先根据速度对每个轨迹点进行识别,然后将用户的数据轨迹抽象为带自环的加权无向图,使用Fast Newman算法的社区划分结果对用户状态进行第一轮的更新,最后采用K近邻算法思想对轨迹点状态进行最后一轮的更新。将提取出来的基站网络出行数据起讫点与GPS数据出行起讫点对比发现,有92.33%的出行轨迹起讫点间的距离在市区基站服务范围内。再次,基于无监督的快速K中心算法和有监督的随机森林算法建立了出行方式分析模型。通过分析基站网络数据的特点和出行移动特性,提取出合适的特征参数作为分析模型的输入。通过实验对随机森林模型参数进行了调优,并从准确率、精确率、召回率和F1分数对2种模型进行了评估,发现2种模型在3种出行方式分类上达到了较高的准确率。最后,根据本文研究提出了两种基于基站网络数据的在交通方面的应用。对交通出行分担率的计算方法和全国通行健康码生成标准进行了初步设计。
余海潮[4]（2019）在《温州市公安机关外来流动人口管理研究》文中认为习近平总书记在党的十九大报告中明确提出,加强和创新社会治理。加强和创新外来流动人口服务管理工作,是社会管理创新的重要组成部分,更是促进社会和谐稳定的重要举措。而公安机关作为外来流动人口管理的一个重要部门,加强和创新外来流动人口管理工作是公安机关的重要职能。本文选取温州市公安机关外来流动人口管理为研究对象,运用文献研究法、实证研究法、系统研究法等主要研究方法,以外来流动人口管理的基本概念和系统理论为研究基点,采取问卷调查、查阅案卷、调查数据等实证研究方法总结归纳温州市公安机关外来流动人口管理的现状,在此基础上分析得出温州市公安机关外来流动人口管理中存在的问题,即居住证、e居卡等申领管理不到位,重点管理模式不够高效,管理方式不够信息化等,并从管理理念、管理能力、管理机制、协同管理等方面分析导致问题出现的原因。由此,笔者有针对性提出完善温州市公安机关外来流动人口管理的对策建议,即转变外来流动人口管理理念,提升管理能力、强化管理主体,健全居住证登记管理方式,宣传教育、针对性普及,提升协同管理、促进社会共同参与,建立责任清单、完善监督体系,加大外来流动人口管理信息化建设等方面。
吴建峰[5]（2019）在《A医院门诊信息应急管理系统分析与设计》文中进行了进一步梳理医院门诊是医院服务的窗口,而承载优质服务的门诊业务必须有一套完善、实用、安全的信息系统来支撑。如果信息系统出现突发事件,那么对医院和患者造成的损失是不可估量的。由于信息系统突发事件尤为复杂和不确定,在突发状况发生时,没有系统应急管理的医院只能依靠第三方技术公司来修复,这期间人工代替信息系统的工作,导致工作流程被打乱,效率低效果差,而且患者就诊数据靠事后补录入系统,经常无法补录完全,对医院业务和患者就医造成的损失和影响是无法挽回的,所以建立一套全面、完整的信息系统来应对突发事件,对于医院来说尤为重要,这样可以保障医院提前预防事件的发生,以降低由此带来的影响和损失。因此,本文结合A医院信息系统的现状,分析其安全隐患,针对医院对系统突发事件应急反应能力弱的问题,提出开发适合A医院的门诊信息应急管理系统的必要性,并设计系统总体构架,对该系统从需求分析、功能设计、数据库设计几方面展开研究,最后提出该系统实施方案及相关实施保障。以期A医院通过建立门诊信息应急管理系统能降低信息系统突发事件风险,有效减少应急事件带来的损失,从而提高医院基于IT的管理水平。
林炯斌[6]（2019）在《公共交通中异常出行可视化分析方法研究》文中提出随着公共交通系统发展,公共交通客运量的突飞猛进,公共交通异常出行情况也增加,这些妨碍了公共交通出行安全。如公交车上的小偷、地铁里的发放小广告和车厢内或候车室内的乞讨等情况也极易滋生,尤其是在高峰时段以及热点区域。有效打击异常出行个体和团体是保障公共交通安全运营的重要途径。检票系统能够准确记录出行者日常出行信息,这为异常出行的检测提供了直接有效的帮助。公安机关在治理公共交通出行治安状况,或在侦破相关案件的过程中,经常是借助检票系统中存储的乘客出行数据去检索目标信息。通过借助检票系统中存储的乘客出行数据去检索具有特定特征的目标信息,这已经在公安机关处理公共交通安全事件及相关案件侦破过程中有了广泛应用。但是,庞大且繁杂的刷卡数据信息,给工作人员的检索工作带来了极大的阻碍。因此,如何快速且高效的从公共交通出行刷卡数据中检索出有用信息,并且将检索的信息以交互式可视化的方式展现出来,是相关部门面临的一个重要问题。在此背景下,论文基于城市公共交通出行乘客刷卡大数据,分析公共交通乘客出行规律,提取异常出行特征。同时,面向案件刑侦业务需求,提出了时空特征检索和多视图交互探索的可视化方法。最终,采用现代可视化交互技术设计并实现集异常行为的可视化检索和分析为一体的可视化分析系统。具体而言,论文的主要内容可以概括为以下三方面:（1）为了直观且快速的检索出公共交通中异常出行个体和团体,基于城市公共交通刷卡大数据,提出了一种公共交通异常出行可视化时空特征检索方法。该可视化检索方法可以根据工作人员已经掌握的时间、地域和出行特征线索来检索出可疑出行卡的出行规律以及个体或团伙的关联情况。（2）为了从多方面验证乘客出行的异常性或进一步甄别（1）中检索的可疑异常卡是否为真异常卡,提出了一种多视图交互探索特定IC卡出行信息的可视化分析方法。该可视化分析方法能够对某张或多张可疑卡进行在时间、地域和站点上的具体探索,以提供相关工作人员进行全面细致的个体出行可视化分析工作。（3）面向案件刑侦业务需求,设计并实现了一套公共交通异常出行时空检索和可视化分析系统。该可视化系统将公共交通异常出行可视化时空特征检索方法与多视图交互探索特定IC卡出行信息的可视化分析方法进行融合,提供了灵活的交互方式,可以帮助用户在系统中完成异常检索、出行分析等一系列工作。综上,本文实现了针对城市公共交通异常出行数据的可视化检索和分析,并形成了一套完整的可视化系统。相关研究成果可应用于公共交通行业数据分析平台,可以在异常出行检测、异常预警及可视化布控等工作上提供科学依据。
蒋楠楠[7]（2017）在《安徽省金融IC卡应用的调查分析》文中研究指明随着经济地快速发展,人们生活水平的不断提高,刷卡结算方式开始出现在各行各业,人们应用的频率也在不断提高。刷卡结算的支付方式开始逐步取代传统支付形式,成为我国现阶段较为常用的支付结算方式。金融IC卡应用的重大突破,在改善群众支付环境,便利群众的同时也为商业银行带来新的发展机遇。安徽省是现阶段经济状态一般但是经济增长速度飞快,在金融IC卡的应用方面具有一定的代表性。所以本文选取安徽省的金融IC卡应用现状作为调研对象,希望通过对安徽省金融IC卡应用现状进行具体分析后得到可供借鉴的建议。本文主要分为五个章节。第一章节对调研背景与目的、调研意义、调查方法和研究方法、论文框架和创新不足进行阐述,确定调查研究的可行性。在第二章节中,首先介绍了我国金融IC卡应用的整体状况以及安徽省金融IC卡近年来的趋势变化,然后结合金融IC卡在社会保障领域、城市交通领域、生活消费领域、医疗卫生领域和旅游娱乐领域这五个领域的具体应用情况综合分析当前安徽省金融IC卡应用的发展状况。第三章介绍了调查的过程。首先对被调查人群和数据研究方法进行介绍,然后叙述了问卷发放和回收的过程。第四章节是本文的实证部分,通过SPSS20.0软件对问卷调查所得的数据进行实证分析,根据实证分析结果,得到城市交通因子、日常应用因子、业务对比因子、接触概率因子、优惠增值因子、服务水平因子这六个关键性的影响因子,每个因子对金融IC卡应用的影响方面和程度都不尽相同。再将六个主要影响因子与被调查人群的六项基本信息交叉进行单因素方差分析,深度探讨研究金融IC卡应用的具体原因。第五章节是在前面调查研究的基础上,归纳了安徽省金融IC卡应用中面临的困难,并提出相应的政策建议。
廖羽菁[8]（2017）在《基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”产品设计》文中进行了进一步梳理当前,我国处在经济转型的战略阶段,中国经济呈现新常态,银行业也迎来自身新常态,银行之间的竞争愈演愈烈,商业银行在这个时期想要取得发展,可以从加强金融产品创新出发。随着我国电子信息化的飞速发展,我国的金融支付方式发生了巨大转变,电子货币发展迅速,银行卡成为人们日常生活的重要部分,使人们的生活更加便利。自2011年,中国人民银行发布文件规定自2013年1月1日起全国商业银行均要能受理金融IC卡,这体现了国家对金融IC卡的重视。2013年,国务院发布文件鼓励金融IC卡应用于公共领域,这为商业银行提供了一个新的发展契机,即将金融IC卡与城市一卡通相结合,推出一款新的金融产品。桂林是国际性的旅游城市,广西壮族自治区的第三大城市,在这个重要城市中还未推行任何一款以金融IC卡为标准的城市一卡通。当前,桂林市民在生活上还不够便利,桂林政府在城市管理与产业资源整合过程中也不算顺利。本文希望通过为桂林量身定制的这一款基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”产品能很好的解决以上两方面的问题,更好的方便市民生活与政府管理,提升整个城市综合实力。本文从商业银行的角度出发,根据金融IC卡与城市一卡通的相关理论,结合桂林这座城市的特点,为桂林设计一款服务于民的金融产品。文章在详细的分析产品的市场环境,了解桂林市民的需求后,还充分的分析了产品未来的收益,以及可能遇到的风险,并给出风险控制的方法,在这些综合分析的基础上,最终设计出了基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”产品。文章是按照“金融产品设计”的论文结构进行阐述的,在给出研究背景意义等基本情况后,首先阐述了金融IC卡与城市一卡通的相关理论;接着详细介绍了基于金融IC卡标准桂林“城市一卡通”产品的设计方案,包括其设计理念、核心特点、功能,以及相关参数等;然后对产品进行市场分析,对产品的未来收益与风险的分析等,以保证产品在未来的顺利推行;最后将产品与类似产品进行了比较分析,给出了产品的推广方案。
张小娟[9]（2015）在《智慧城市系统的要素、结构及模型研究》文中提出智慧城市是近几年进入人们视野并受到广泛关注的城市发展的新概念、新模式,学术界也从不同视角对智慧城市的概念界定及理论模型构建进行了形态各异的探索性分析。围绕“什么是智慧城市”这一核心问题,本文从智慧城市这一概念的来源出发,结合城市发展演进的基本规律以及智慧城市的典型观点等剖析了智慧城市以及智慧城市系统的基本内涵;在此基础上,运用内容分析法中的共词分析方法以及社会网络分析方法归纳了智慧城市的主要构成维度,通过规范的理论分析,分析了智慧城市系统的要素与结构层次,并在此基础上构建了智慧城市的系统模型,最后结合本文关于智慧城市系统理论的探讨对广州智慧城市系统进行了案例分析。本文通过研究表明:（1）智慧城市是以新兴信息技术为基础,以谋求经济、社会、环境的全面可持续发展为基本方向,以信息技术的人工智能和人的智慧为重要手段,通过充分整合城市各类资源推进城市的创新运作,进而实现城市核心资源的优化配置以及城市运行发展全面优化的城市。以系统思考的方法来看,智慧城市本身就是一个完整的系统,智慧城市系统是通过新兴信息技术的智能和人的智慧在城市情境中的良好耦合,推动城市发展全面优化的城市系统形态。（2）智慧城市系统是由各类要素或子系统复合而成的复杂巨系统,它的要素主要包括战略系统、社会系统、经济系统、支撑系统和空间系统五个子系统。从结构方面来看,智慧城市系统具有特定的层次结构特征,主要体现为它具有复杂程度由低到高的物理层、活动层、战略层三大层次。（3）智慧城市的系统模型刻画了一个完整的智慧城市系统所包含的主要构成因素,并按照一定的结构形式表达了不同构成因素之间的联系和作用方式。它通过战略系统、社会系统、经济系统、支撑系统、空间系统五大子系统以及战略层、活动层、物理层三大层次之间的相互联系、相互作用关系,揭示了智慧城市系统形成、运行和发展的内在机制。本文主要创新点体现在:（1）探索性地研究分析了智慧城市系统的概念、要素与结构,形成了一些关于智慧城市的基本观点和理论;（2）结合规范的理论分析构建了智慧城市的系统模型,并详细地分析了系统模型中的结构关系,揭示了智慧城市系统形成、运行和发展的内在机制。（3）发展了城市系统的相关理论,创新性地从战略系统、社会系统、经济系统、支撑系统、空间系统五个方面来认识和研究城市系统。
武万鹏[10]（2015）在《建设规范高效的医疗保险计算机管理信息系统的构思》文中研究表明随着我国综合国力的不断增强,人们的医疗保障条件也在不断的完善。在这篇文章中,将会围绕医疗保险的基本特征、计算机信息化管理在医疗保险中的作用、加强医疗保险信息化的具体措施这几个问题展开积极地讨论。一、医疗保险的基本特征医疗保险所涉及的范围比较广,操作也较为复杂。现在医疗保险大概可以分为三种人群,即新型农村合作医疗、城镇居民和城镇职工。医疗保险制度也在不断的改革,要想适应改革并达到改革的目标,应该给不同的参保人员制定不同
二、应用IC卡技术为社区病人服务（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、应用IC卡技术为社区病人服务（论文提纲范文）
（1）基于密集型数据的上海市人口时空格局及其暴雨内涝情景的风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市人口时空分布研究 |
| 1.2.2 基于大数据的人口时空分布的研究 |
| 1.2.3 基于暴雨内涝情景下的人口动态风险评估 |
| 1.2.4 研究存在的问题及不足 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文结构安排 |
| 第2章 研究区与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据 |
| 2.2.1 上海市第六次人口普查数据 |
| 2.2.2 上海市第三次经济普查数据 |
| 2.2.3 浮动车数据 |
| 2.2.4 手机信令数据 |
| 2.2.5 土地利用数据 |
| 2.2.6 数字高程数据 |
| 2.2.7 排水区数据 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 浮动车数据处理与格网化 |
| 3.1 浮动车数据处理 |
| 3.1.1 数据结构化处理 |
| 3.1.2 数据库介绍与数据入库 |
| 3.1.3 车辆信息分类与打车信息获取 |
| 3.2 数据格网化 |
| 3.3 浮动车上、下车变化趋势分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 人口流动模型构建与精度分析 |
| 4.1 浮动车数据的时空分布特征分析 |
| 4.1.1 下车点时空分布特征分析 |
| 4.1.2 上车点时空分布特征分析 |
| 4.2 浮动车流动时空分布特征分析 |
| 4.3 浮动车数据与人口数据相关性分析 |
| 4.3.1 下车点与人口数据相关性分析 |
| 4.3.2 上车点与人口数据相关性分析 |
| 4.4 人口空间分布估算模型构建及检验 |
| 4.4.1 人口空间分布估算模型构建 |
| 4.4.2 基于手机信令数据的人口估算模型相关性分析和误差分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 上海市小时级人口时空分布与热点分析 |
| 5.1 上海市小时级人口时空分布特征 |
| 5.1.1 夜间时段人口分布特征 |
| 5.1.2 早高峰时段人口分布特征 |
| 5.1.3 白天工作时段人口分布特征 |
| 5.1.4 晚高峰时段人口分布特征 |
| 5.1.5 人口热点区分布特征 |
| 5.2 人口流动时空动态变化特征 |
| 5.2.1 人口流动时空动态变化特征 |
| 5.2.2 人口流动指数分析 |
| 5.3 基于土地利用的人口动态变化分析 |
| 5.3.1 不同土地利用类型与小时级人口的分析 |
| 5.3.2 人口密度与土地利用的关系分析 |
| 5.3.3 不同土地利用类型与小时级人口流动的分析 |
| 5.3.4 人口流动与土地利用的关系分析 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 基于暴雨内涝情景下的人口动态风险评估 |
| 6.1 人口风险评估理论 |
| 6.2 100a一遇降雨淹没情景模拟 |
| 6.2.1 暴雨强度公式 |
| 6.2.2 芝加哥雨型 |
| 6.2.3 SCS模型 |
| 6.2.4 淹没情景模拟 |
| 6.3 人口风险分析 |
| 6.3.1 暴雨内涝危险性分析 |
| 6.3.2 暴雨内涝情景下的人口暴露分析 |
| 6.3.3 人口脆弱性分析 |
| 6.4 人口风险评估 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 中心城区人口密度所占比例统计表 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）地铁枢纽站乘客接驳方式选择研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 地铁站点乘客接驳方式选择相关研究 |
| 1.3.2 潜在类别模型相关研究 |
| 1.3.3 现有研究总结 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 地铁枢纽站乘客接驳方式选择特性分析 |
| 2.1 地铁枢纽站乘客接驳行为特性分析 |
| 2.1.1 地铁枢纽站的定义及特点 |
| 2.1.2 地铁枢纽站的接驳行为特性分析 |
| 2.2 地铁枢纽站乘客接驳方式划分 |
| 2.3 地铁枢纽站乘客接驳方式选择影响因素 |
| 2.3.1 宏观因素 |
| 2.3.2 微观因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 地铁枢纽站乘客接驳方式选择调查 |
| 3.1 调查方法的研究和选择 |
| 3.1.1 RP调查法 |
| 3.1.2 SP调查法 |
| 3.2 调查方案设计 |
| 3.3 调查站点交通特征 |
| 3.3.1 调查站点选取 |
| 3.3.2 站点概况和交通特征 |
| 3.4 调查数据采集分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 地铁枢纽站乘客接驳方式选择交叉分析 |
| 4.1 交叉分析概述 |
| 4.2 一维交叉分析 |
| 4.3 二维交叉分析 |
| 4.3.1 出行者个人属性与出行特征属性交叉分析 |
| 4.3.2 出行者个人属性与接驳特征属性交叉分析 |
| 4.3.3 出行特征属性与接驳特征属性交叉分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于潜在类别模型的地铁枢纽站乘客接驳方式选择研究 |
| 5.1 潜在类别模型介绍 |
| 5.1.1 相关概念 |
| 5.1.2 LCA应用领域及在地铁乘客市场细分中的应用可行性 |
| 5.1.3 LCA模型原理 |
| 5.2 案例分析 |
| 5.2.1 数据准备 |
| 5.2.2 模型拟合与参数估计 |
| 5.2.3 分类及正确率验证 |
| 5.2.4 细分市场特征及命名 |
| 5.3 影响因素分析和优化建议 |
| 5.3.1 影响因素细分比较 |
| 5.3.2 优化建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:调查问卷 |
| 附录2:主要符号说明 |
（3）基于基站网络数据的人员停留位置识别和出行方式分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 基站网络数据在交通领域的研究现状 |
| 1.3.2 基于基站网络数据的停留位置识别研究现状 |
| 1.3.3 出行方式分析的研究现状 |
| 1.3.3.1 基于基站网络数据的出行方式分析现状 |
| 1.3.3.2 基于其它数据的出行方式分析现状 |
| 1.3.3.3 研究现状总结 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 本文结构安排 |
| 第二章 基于基站网络的定位方法及数据特征研究 |
| 2.1 移动通信网络发展及物理架构 |
| 2.2 基站网络常用定位技术 |
| 2.2.1 Cell-ID定位法 |
| 2.2.2 到达时间(TOA)定位法 |
| 2.2.3 到达时间差(TDOA)定位法 |
| 2.2.4 到达角度(AOA)定位法 |
| 2.2.5 指纹信号定位法 |
| 2.2.6 混合定位法 |
| 2.3 联通基站网络数据的生成和特征 |
| 2.3.1 基站网络数据生成及所包含字段 |
| 2.3.2 基站网络数据时空特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基站网络噪声数据处理研究 |
| 3.1 噪声数据的生成 |
| 3.1.1 缺失和冗余数据 |
| 3.1.2 乒乓数据 |
| 3.1.3 漂移数据 |
| 3.2 噪声数据处理方法相关现状 |
| 3.3 噪声数据处理方法 |
| 3.3.1 缺失和冗余数据处理方法 |
| 3.3.2 乒乓数据处理方法 |
| 3.3.2.1 过滤方法制定 |
| 3.3.2.2 方法具体步骤 |
| 3.3.2.3 阈值确定 |
| 3.3.3 漂移数据处理方法 |
| 3.3.3.1 过滤方法制定 |
| 3.3.3.2 方法具体步骤 |
| 3.3.3.3 阈值确定 |
| 3.4 预处理实验分析 |
| 3.4.1 噪声处理总体流程 |
| 3.4.2 实验效果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 人员停留位置识别及出行方式分析研究 |
| 4.1 FN_KNN人员停留位置识别 |
| 4.1.1 社区发现算法 |
| 4.1.1.1 传统社区发现算法 |
| 4.1.1.2 基于信息论的社区发现算法 |
| 4.1.1.3 基于模块度的社区发现算法 |
| 4.1.1.4 基于标签传播的社区发现算法 |
| 4.1.1.5 算法选择 |
| 4.1.2 改进的Fast Newman算法 |
| 4.1.3 K近邻算法 |
| 4.1.4 FN_KNN停留位置识别模型 |
| 4.1.5 实验效果对比 |
| 4.1.5.1 Fast Newman算法状态更新效果对比 |
| 4.1.5.2 K近邻算法更新效果对比 |
| 4.1.5.3 结果准确性验证 |
| 4.2 出行特征提取及方式分析 |
| 4.2.1 出行特征参数提取 |
| 4.2.1.1 时空特征 |
| 4.2.1.2 移动特征 |
| 4.2.2 出行方式分析模型 |
| 4.2.2.1 快速K中心点分析模型 |
| 4.2.2.2 随机森林分析模型 |
| 4.2.3 实验结果对比 |
| 4.2.3.1 随机森林的参数调优 |
| 4.2.3.2 两种模型评估 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基站网络数据交通应用案例设计 |
| 5.1 交通方式出行分担率计算方法 |
| 5.1.1 关于公共交通出行分担率的相关研究 |
| 5.1.2 基于基站网络数据的交通出行分担率计算方法 |
| 5.2 全国通行健康码设计方案 |
| 5.2.1 健康码的相关现状 |
| 5.2.2 基于基站网络数据的健康码生成标准设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 研究总结 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）温州市公安机关外来流动人口管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 研究思路及研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究的技术路线 |
| 1.6 本文研究可能的创新与特色 |
| 2 相关概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 外来流动人口 |
| 2.1.2 外来流动人口管理 |
| 2.1.3 公安机关外来流动人口管理 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 推拉理论 |
| 2.2.2 公共治理理论 |
| 2.2.3 新公共服务理论 |
| 3 温州市公安机关外来流动人口的现状 |
| 3.1 温州市外来流动人口的基本情况 |
| 3.2 温州市外来流动人口的主要特点 |
| 3.2.1 年龄结构 |
| 3.2.2 文化程度 |
| 3.2.3 人口居住 |
| 3.2.4 人口就业 |
| 3.2.5 人口思想 |
| 4 温州市公安机关外来流动人口管理的现状 |
| 4.1 温州市外来流动人口登记管理的政策变化 |
| 4.2 外来流动人口登记管理 |
| 4.2.1 外来流动人口自主申报登记的管理 |
| 4.2.2 对房东和企业监管申报登记的管理 |
| 4.2.3 实施新型IC卡式居住证的登记管理 |
| 4.3 外来流动人口管理方式 |
| 4.3.1 物联网管理方式 |
| 4.3.2 网格化管理方式 |
| 4.3.3 其他创新管理方式 |
| 5 温州市公安机关外来流动人口管理存在的问题及原因 |
| 5.1 温州市公安机关外来流动人口管理存在的问题 |
| 5.1.1 居住证、e居卡等申领管理不够到位 |
| 5.1.2 重点管理模式不够高效 |
| 5.1.3 管理手段不够信息化 |
| 5.2 温州市公安机关外来流动人口管理存在问题的原因 |
| 5.2.1 管理思想不够重视 |
| 5.2.2 管理能力不够到位 |
| 5.2.3 管理机制不够健全 |
| 5.2.4 协同管理发挥不够 |
| 6 国内其他城市外来流动人口管理的经验借鉴 |
| 6.1 国内其他城市外来流动人口管理的主要做法 |
| 6.1.1 江苏省泰州市 |
| 6.1.2 江西省南昌市 |
| 6.2 国内其他城市外来流动人口管理的经验启示 |
| 7 完善温州市公安机关外来流动人口管理的对策建议 |
| 7.1 转变管理理念,提升思想认识 |
| 7.2 培养管理能力,强化主体水平 |
| 7.3 建立责任清单,完善监督体系 |
| 7.3.1 强化管理责任,完善奖惩机制 |
| 7.3.2 合理监督并进,严肃主体责任 |
| 7.4 宣传法制教育,培养自觉意识 |
| 7.5 健全登记管理,助推主动申报 |
| 7.5.1 降低居住证申领难度 |
| 7.5.2 助推主动申报登记制度 |
| 7.6 发挥协同管理,促进社会参与 |
| 7.7 建立数据中心,拓展信息管理 |
| 7.7.1 基于物联网模式,促进“智能”建设 |
| 7.7.2 基于大数据中心,建立“以网管人” |
| 8 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）A医院门诊信息应急管理系统分析与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究动态及现状 |
| 1.2.1 医院信息系统(HIS)在国内外的发展及研究现状 |
| 1.2.2 信息系统应急管理的国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 医院应急管理的相关理论概述 |
| 2.1.1 应急管理 |
| 2.1.2 医院信息系统的应急管理 |
| 2.1.3 医院信息系统应急管理的原则 |
| 2.2 医院信息系统的相关理论概述 |
| 2.2.1 医院信息系统的概念 |
| 2.2.2 医院信息系统的总体结构 |
| 2.3 医院信息系统的容灾理论 |
| 2.4 门诊信息应急管理系统的开发方法与非接触式IC卡技术 |
| 2.4.1 门诊信息应急管理系统的开发方法 |
| 2.4.2 非接触式IC卡技术 |
| 第三章 A医院门诊信息化建设现状与问题分析 |
| 3.1 A医院门诊信息化建设概述 |
| 3.1.1 A医院介绍 |
| 3.1.2 A医院门诊信息化建设情况 |
| 3.2 A医院门诊信息系统存在的安全问题分析 |
| 3.2.1 A医院门诊信息系统发生过的安全事故 |
| 3.2.2 A医院现有系统存在的安全问题 |
| 3.3 A医院门诊信息应急管理系统开发的可行性分析 |
| 3.3.1 开发门诊信息应急管理系统经济可行性分析 |
| 3.3.2 开发门诊信息应急管理系统运行环境可行性分析 |
| 3.3.3 开发门诊信息应急管理系统使用培训可行性分析 |
| 第四章 A医院门诊信息应急管理系统方案设计 |
| 4.1 门诊信息应急管理系统需求分析 |
| 4.2 应急系统设计思路 |
| 4.2.1 总体设计思路 |
| 4.2.2 系统前台设计思路 |
| 4.2.3 系统后台数据库设计思路 |
| 4.2.4 门诊信息应急管理系统与门诊管理信息系统的区别 |
| 4.3 门诊信息应急管理系统关键技术 |
| 4.3.1 C/S应用架构 |
| 4.3.2 非接触式IC卡读取、存储技术 |
| 4.3.3 数据库恢复一致性技术 |
| 4.4 系统功能设计 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 数据库设计的原则 |
| 4.5.2 数据库的概念结构设计 |
| 4.5.3 数据库的表设计 |
| 第五章 A医院门诊信息应急管理系统的实施 |
| 5.1 门诊信息应急管理系统的实施方案 |
| 5.1.1 门诊信息应急管理系统的数据准备 |
| 5.1.2 门诊信息应急管理系统的启动条件 |
| 5.1.3 门诊信息应急管理系统的启动环境 |
| 5.2 门诊信息应急管理系统的实施保障 |
| 5.3 门诊信息应急管理系统的演练及评估和效果 |
| 5.3.1 门诊信息应急管理系统的演练 |
| 5.3.2 门诊信息应急管理系统的评估和效果 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文的主要结论及创新 |
| 6.1.1 主要结论 |
| 6.1.2 创新点 |
| 6.2 本文的不足及今后进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
（6）公共交通中异常出行可视化分析方法研究（论文提纲范文）
| 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 可视化检索 |
| 1.2.2 多维可视化 |
| 1.2.3 交通数据可视化 |
| 1.2.4 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 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 公共交通异常出行可视化时空特征检索 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 公共交通可视化时空特征检索视图介绍 |
| 2.3 相关数据介绍 |
| 2.3.1 北京市路网数据 |
| 2.3.2 北京市政交通一卡通出行数据 |
| 2.4 数据预处理及分析 |
| 2.4.1 数据预处理 |
| 2.4.2 异常出行关键特征的提取 |
| 2.4.3 出行组别的聚类分析 |
| 2.4.4 出行乘客关联分析 |
| 2.5 时空特征检索可视化设计 |
| 2.5.1 可视化时空检索 |
| 2.5.2 乘客出行关联分析可视化 |
| 2.5.3 乘客出行轨迹可视化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 特定IC卡出行信息多视图交互探索 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 特定IC卡出行信息多视图交互探索视图介绍 |
| 3.3 数据预处理及分析 |
| 3.3.1 进出站点数据预处理 |
| 3.3.2 出行公交车和地铁线路预处理及分析 |
| 3.3.3 乘客出行特征值预处理 |
| 3.4 特定IC卡出行信息多视图交互可视化设计 |
| 3.4.1 乘客出行时间像素矩阵图 |
| 3.4.2 乘客三维时空出行轨迹图 |
| 3.4.3 乘客进出站点弦图 |
| 3.4.4 乘客出行载具线路气泡图 |
| 3.4.5 乘客出行二维轨迹热力图 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 可视化系统及案例分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统平台搭建 |
| 4.3 系统案例研究 |
| 4.3.1 正常卡号出行探索 |
| 4.3.2 失踪市民的搜寻 |
| 4.3.3 潜在异常分子的检索 |
| 4.4 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 |
（7）安徽省金融IC卡应用的调查分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 调查背景及目的 |
| 一、调查背景 |
| 二、调查目的 |
| 第二节 调查意义 |
| 第三节 调查方法与研究方法 |
| 一、调查方法 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 论文框架与创新不足 |
| 一、论文框架结构 |
| 二、论文创新点与不足 |
| 第二章 安徽省金融IC卡应用现状分析 |
| 第一节 安徽省金融IC卡应用现状概况 |
| 一、全国金融IC卡应用状况 |
| 二、安徽省金融IC卡应用状况 |
| 第二节 安徽省金融IC卡在不同领域应用情况 |
| 一、社会保障领域应用 |
| 二、城市交通领域应用 |
| 三、生活消费领域应用 |
| 四、医疗卫生领域应用 |
| 五、旅游娱乐领域应用 |
| 第三章 问卷调查设计 |
| 第一节 样本基本情况与数据研究方法 |
| 一、样本的基本情况介绍 |
| 二、数据的研究方法介绍 |
| 第二节 问卷具体情况及发放回收 |
| 一、问卷具体情况 |
| 二、问卷发放及回收 |
| 第四章 金融IC卡应用调查问卷实证分析 |
| 第一节 量表信度及度量分析 |
| 一、问卷整体信度检测 |
| 二、度量分析 |
| 第二节 金融IC卡应用的主因子分析 |
| 第三节 影响金融IC卡应用的各维度数据分析 |
| 一、城市交通维度数据分析 |
| 二、日常应用维度数据分析 |
| 三、业务对比维度和接触概率维度数据分析 |
| 四、优惠增值维度和服务水平维度数据分析 |
| 第四节 金融IC卡应用的整体调查结果分析 |
| 一、无显着性影响 |
| 二、显着性影响 |
| 三、极显着性影响 |
| 第五章 安徽省金融IC卡应用问题总结与政策建议 |
| 第一节 安徽省金融IC卡应用的问题总结 |
| 一、宣传力度不够 |
| 二、商业银行参与热情度不高 |
| 三、行业应用推广阻力较大 |
| 四、缺少统一行业信息管理平台 |
| 第二节 安徽省金融IC卡应用的政策建议 |
| 一、加强金融IC卡应用宣传 |
| 二、改进金融IC卡应用受理环境 |
| 三、保证金融IC卡应用实现互利共赢 |
| 四、确保金融IC卡应用信息安全 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（8）基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”产品设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方案 |
| 1.2.1 技术路线和研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究创新与不足 |
| 1.3.1 研究创新 |
| 1.3.2 研究不足 |
| 第二章 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”相关概述 |
| 2.1 金融IC卡与城市一卡通概述 |
| 2.1.1 金融IC卡相关概念界定 |
| 2.1.2 城市一卡通概念界定 |
| 2.2 商业银行金融IC卡与城市一卡通合作模式 |
| 2.2.1 金融-IC卡与城市一卡通的合作模式 |
| 2.2.2 商业银行金融IC卡与城市一卡通合作的优势 |
| 第三章 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”设计方案 |
| 3.1 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”设计理念与核心特点 |
| 3.1.1 产品设计理念:走桂林特色的城市一卡通 |
| 3.1.2 产品核心特点:基于金融IC卡标准 |
| 3.2 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”产品功能、主要结构与操作流程 |
| 3.2.1 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”产品功能 |
| 3.2.2 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”的基本结构 |
| 3.2.3 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”的操作流程 |
| 3.3 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”的价格 |
| 3.3.1 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”的定价原则 |
| 3.3.2 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”的成本 |
| 3.3.3 基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”的预期收益 |
| 第四章 产品的市场分析 |
| 4.1 客户需求、产品空白及定位 |
| 4.1.1 产品空白及客户需求 |
| 4.1.2 产品定位:桂林常住人口、暂住人口与游客 |
| 4.2 市场环境分析——PEST分析 |
| 4.2.1 政治环境 |
| 4.2.2 经济环境 |
| 4.2.3 社会环境 |
| 4.2.4 技术环境 |
| 第五章 产品收益与风险分析 |
| 5.1 产品的适用性以及获利原因分析 |
| 5.1.1 产品的适用性分析 |
| 5.1.2 产品的获利原因分析 |
| 5.2 产品风险分析与控制 |
| 5.2.1 产品风险分析 |
| 5.2.2 产品的风险控制 |
| 第六章 类似产品比较分析与产品推广策略 |
| 6.1 类似产品比较分析 |
| 6.1.1 与杭州市民卡比较分析 |
| 6.1.2 与柳州市民卡比较分析 |
| 6.2 推广策略 |
| 6.2.1 产品推广策略 |
| 6.2.2 产品推广方式 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）智慧城市系统的要素、结构及模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 智慧城市的概念综述 |
| 1.2.2 智慧城市的要素综述 |
| 1.2.3 智慧城市的模型综述 |
| 1.3 研究思路、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 创新之处 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 智慧城市的相关概念 |
| 2.1.1 数字城市和智能城市 |
| 2.1.2 知识城市 |
| 2.1.3 创新型城市 |
| 2.1.4 创意城市 |
| 2.1.5 生态城市/低碳城市/宜居城市 |
| 2.2 系统科学理论 |
| 2.2.1 系统的一般定义 |
| 2.2.2 系统的等级与突现 |
| 2.2.3 系统的通讯及控制 |
| 2.2.4 系统的综合微观分析方法 |
| 2.3 城市系统理论 |
| 2.3.1 城市的含义 |
| 2.3.2 城市及城市系统的形成 |
| 2.3.3 城市系统的组成要素 |
| 2.3.4 城市系统的特征 |
| 本章小结 |
| 第三章 智慧城市系统的概念分析 |
| 3.1 智慧城市的概念内涵分析 |
| 3.1.1 智慧城市的概念缘起 |
| 3.1.2 智慧城市与相关概念 |
| 3.1.3 智慧城市的典型观点 |
| 3.1.4 智慧城市的概念界定 |
| 3.1.5 智慧城市的内涵分析 |
| 3.1.6 智慧城市的基本特征 |
| 3.2 智慧城市系统的概念内涵分析 |
| 3.2.1 智慧城市的系统隐喻 |
| 3.2.2 智慧城市系统的概念内涵 |
| 3.2.3 智慧城市系统的自组织与他组织特性 |
| 本章小结 |
| 第四章 智慧城市系统的要素分析 |
| 4.1 基于共词分析的智慧城市系统要素构成分析 |
| 4.1.1 研究设计 |
| 4.1.2 共词矩阵构建 |
| 4.1.3 共词矩阵的多元统计分析 |
| 4.1.4 高频关键词的归类分析 |
| 4.1.5 高频关键词的社会网络特征分析 |
| 4.1.6 智慧城市的五大构成维度分析 |
| 4.1.7 智慧城市系统的要素构成分析 |
| 4.2 智慧城市的战略系统分析 |
| 4.2.1 城市战略在城市“智慧”中的必要性 |
| 4.2.2 智慧城市战略的系统特征 |
| 4.2.3 智慧城市战略系统的要素与结构 |
| 4.2.4 智慧城市战略系统的主要内容 |
| 4.3 智慧城市的社会系统分析 |
| 4.3.1 社会系统的含义 |
| 4.3.2 智慧城市社会系统的内涵与要素 |
| 4.3.3 智慧城市社会系统的主要内容 |
| 4.4 智慧城市的经济系统分析 |
| 4.4.1 经济系统的含义与要素 |
| 4.4.2 智慧城市经济系统的内涵与要素 |
| 4.4.3 智慧城市经济系统的主要内容 |
| 4.5 智慧城市的支撑系统分析 |
| 4.5.1 城市基础设施的含义 |
| 4.5.2 智慧城市支撑系统的内涵与要素 |
| 4.5.3 智慧城市支撑系统的主要内容 |
| 4.6 智慧城市的空间系统分析 |
| 4.6.1 城市空间的含义 |
| 4.6.2 信息社会时代流动空间的形成 |
| 4.6.3 智慧城市空间系统的内涵与要素 |
| 4.6.4 智慧城市空间系统的主要内容 |
| 本章小结 |
| 第五章 智慧城市系统的结构与模型分析 |
| 5.1 智慧城市系统的结构分析 |
| 5.1.1 基于复杂系统理论的智慧城市系统结构的层次特征 |
| 5.1.2 智慧城市系统的物理层分析 |
| 5.1.3 智慧城市系统的活动层分析 |
| 5.1.4 智慧城市系统的战略层分析 |
| 5.2 智慧城市的系统模型构建 |
| 5.2.1 基于复杂开放系统通信与控制规律的智慧城市系统 |
| 5.2.2 基于有生命力系统模型的智慧城市系统 |
| 5.2.3 智慧城市的系统模型描述 |
| 5.3 智慧城市系统模型的结构关系分析 |
| 5.3.1 战略系统视角的结构关系 |
| 5.3.2 社会系统视角的结构关系 |
| 5.3.3 经济系统视角的结构关系 |
| 5.3.4 支撑系统视角的结构关系 |
| 5.3.5 空间系统视角的结构关系 |
| 本章小结 |
| 第六章 广州智慧城市系统分析 |
| 6.1 广州智慧城市建设的背景分析 |
| 6.1.1 广州智慧城市建设的基础和条件 |
| 6.1.2 广州智慧城市建设的发展历程 |
| 6.2 广州智慧城市系统的要素分析 |
| 6.2.1 广州智慧城市的战略系统分析 |
| 6.2.2 广州智慧城市的社会系统分析 |
| 6.2.3 广州智慧城市的经济系统分析 |
| 6.2.4 广州智慧城市的支撑系统分析 |
| 6.2.5 广州智慧城市的空间系统分析 |
| 6.3 广州智慧城市系统的结构分析 |
| 6.3.1 广州智慧城市系统的物理层分析 |
| 6.3.2 广州智慧城市系统的活动层分析 |
| 6.3.3 广州智慧城市系统的战略层分析 |
| 6.4 广州智慧城市的系统模型分析 |
| 6.4.1 广州智慧城市系统模型的描述分析 |
| 6.4.2 广州智慧城市系统模型的应用分析 |
| 6.5 管理启示 |
| 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）建设规范高效的医疗保险计算机管理信息系统的构思（论文提纲范文）
| 一、医疗保险的基本特征 |
| 二、计算机信息化管理在医疗保险中的作用 |
| 三、加强医疗保险信息化的具体措施 |
| 1. 信息系统的开发 |
| 2. 应用系统-效率 |
| 3. 加强管理内控 |
| 4. 推广使用 |
四、应用IC卡技术为社区病人服务（论文参考文献）
- [1]基于密集型数据的上海市人口时空格局及其暴雨内涝情景的风险研究[D]. 姚东京. 上海师范大学, 2020(02)
- [2]地铁枢纽站乘客接驳方式选择研究[D]. 郗璇. 东南大学, 2020(01)
- [3]基于基站网络数据的人员停留位置识别和出行方式分析研究[D]. 王珂. 长安大学, 2020(06)
- [4]温州市公安机关外来流动人口管理研究[D]. 余海潮. 福建农林大学, 2019(05)
- [5]A医院门诊信息应急管理系统分析与设计[D]. 吴建峰. 昆明理工大学, 2019(04)
- [6]公共交通中异常出行可视化分析方法研究[D]. 林炯斌. 北京工业大学, 2019(03)
- [7]安徽省金融IC卡应用的调查分析[D]. 蒋楠楠. 安徽财经大学, 2017(08)
- [8]基于金融IC卡标准的桂林“城市一卡通”产品设计[D]. 廖羽菁. 广西大学, 2017(02)
- [9]智慧城市系统的要素、结构及模型研究[D]. 张小娟. 华南理工大学, 2015(04)
- [10]建设规范高效的医疗保险计算机管理信息系统的构思[J]. 武万鹏. 信息系统工程, 2015(05)