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基于现场观测信息的地铁人群情感计算研究
| 论文题名： | 基于现场观测信息的地铁人群情感计算研究 |
| 关键词： | 地铁人群;情感状态;计算系统;现场观测信息 |
| 摘要： | 情感计算科学自被提出后就引起了世界广泛地关注和重视，在近年得到了长足的发展。当前国内对情感计算科学的研究虽落后于国外，但大量学术和人力资源地参与，加快了情感计算科学在国内的发展速度，拓展了其应用的范围。地铁行业自进入21世纪，随着中国经济的飞速发展和城市化进程的加快，城市地铁项目也进入大发展时期。当今国内的大城市里，地铁轨道交通呈现网络化运营，地铁已经成为人们出行的重要交通工具，各城市的地铁客流达百万，新兴城市还在不断增长。 地铁人群，随着地铁在城市人群出行活动中扮演着越来越重要的角色，地铁人群这一新兴群体显现出来，规模上呈现大众化、主流化、精英化，结构上都是城市中白领、上班族的集纳体，正是由于地铁人群这般重要，而关于地铁人群情感方面的研究亦几乎没有。如此必将影响地铁行业的长远发展，影响社会的和谐稳定。因此开展地铁人群情感计算方面的研究具有非常重要的理论和现实意义。 本文以基于现场观测信息的角度对地铁人群情感计算的技术进行了探索性研究。首先第一章讨论了对地铁人群情感计算研究的背景和意义;第二章开始介绍了情感计算的基础理论和方法，其中特别提出的群体情感的计算概念，然后根据地铁的特殊环境对地铁事务进行场景分析，并设计调查问卷表，统计调查数据得出地铁人群的情感影响因素和表达特征，最后将地铁人群的现场观测信息分为三大类:环境背景信息，人群运动信息，人群情感信息;第三章开始介绍了如何去获取地铁人群现场观测信息的工具和方法，然后提出了人体舒适度来计算地铁环境的优劣等级，提出了人群情感指数，以计算人群情感指数来定义地铁人群的情感状态;第四章根据之前的理论输入，以现场观测数据为基础计算得出实际情况下的地铁环境情感计算结果;第五章给出基于现场观测信息的地铁人群情感计算系统的架构与功能设计;第六章给出本研究的结论和展望。 由于地铁在城市交通中扮演越来越重要的角色，地铁人群也会越来与庞大，本文对地铁人群情感计算进行探索性的研究，对于应对地铁可能出现的突发事件和地铁人群的情感问题具有很大的指导意义。 |
| 作者： | 李文谷 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 戴伟辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 复旦大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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