基于轨迹数据挖掘的短时出租车区域分布预测研究



基于轨迹数据挖掘的短时出租车区域分布预测研究

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基于轨迹数据挖掘的短时出租车区域分布预测研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-20页
1.1 研究背景与现状	第10-17页
1.1.1 传统出租车运营模式的挑战	第11-13页
1.1.2 轨迹数据挖掘技术	第13-14页
1.1.3 大数据处理技术的发展	第14-16页
1.1.4 机器学习技术的发展	第16-17页
1.2 研究问题与研究思路	第17-19页
1.3 本文工作及结构	第19-20页
第2章轨迹预处理	第20-27页
2.1 轨迹点转换	第23-25页
2.2 构造Tensor	第25-27页
第3章基于马尔可夫过程的预测算法	第27-31页
3.1 马尔可夫过程	第27-28页
3.2 区域间出租车转移概率	第28-29页
3.3 马尔可夫过程应用	第29-31页
第4章基于矩阵分解的预测算法	第31-38页
4.1 隐语义模型	第31-32页
4.2 矩阵分解算法	第32-35页
4.3 矩阵分解算法应用	第35-38页
第5章基于GBRT的预测算法	第38-42页
5.1 GBRT算法	第38-41页
5.2 GBRT算法应用	第41-42页
第6章实验结果	第42-49页
6.1 基于马尔可夫过程的预测结果	第43-45页
6.2 基于矩阵分解算法的预测结果	第45-47页
6.3 基于GBRT的预测结果	第47-48页
6.4 实验结果总结	第48-49页
第7章总结与展望	第49-50页
参考文献	第50-53页
致谢	第53页

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