基于时空数据的特征分析与挖掘技术的研究



基于时空数据的特征分析与挖掘技术的研究

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基于时空数据的特征分析与挖掘技术的研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-16页
1.1 课题背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.3 研究内容	第14页
1.4 论文结构	第14-16页
第二章相关理论基础	第16-23页
2.1 时空数据基础	第16-20页
2.1.1 时空数据概述	第16-17页
2.1.2 时空数据模型	第17-20页
2.2 聚类分析方法	第20-21页
2.3 时空预测技术	第21-22页
2.4 本章小结	第22-23页
第三章时空热点聚类分析	第23-41页
3.1 数据准备	第23-26页
3.1.1 构建数据模型	第23-24页
3.1.2 数据筛选	第24-26页
3.2 分析策略与算法选取	第26-30页
3.2.1 分析策略	第26-27页
3.2.2 聚类算法类别	第27-28页
3.2.3 基于密度的DBSCAN算法	第28-30页
3.3 空间热点聚类分析	第30-35页
3.4 时间热点聚类分析	第35-40页
3.5 本章小结	第40-41页
第四章基于贝叶斯网络的热点事件预测模型	第41-56页
4.1 贝叶斯理论	第41-42页
4.2 互信息理论与爬山法	第42-43页
4.2.1 互信息理论	第42-43页
4.2.2 爬山法	第43页
4.3 构建热点事件预测模型	第43-49页
4.3.1 特征定义和模型构建流程	第43-44页
4.3.2 基于互信息与简化爬山法优化的贝叶斯结构学习	第44-47页
4.3.3 概率参数学习	第47-49页
4.4 实验与分析	第49-55页
4.4.1 构建网络性能分析	第49-51页
4.4.2 模型训练过程	第51-53页
4.4.3 预测结果分析	第53-55页
4.5 本章小结	第55-56页
第五章高速路事故分析预警系统的设计与实现	第56-69页
5.1 需求描述	第56-57页
5.2 系统总体设计	第57-59页
5.2.1 系统架构设计	第57-58页
5.2.2 功能结构设计	第58-59页
5.2.3 开发环境配置	第59页
5.3 系统模块实现	第59-68页
5.3.1 事故预警模块	第60-65页
5.3.2 统计分析模块	第61-68页
5.4 本章小结	第68-69页
第六章总结与展望	第69-71页
6.1 全文总结	第69页
6.2 未来展望	第69-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-75页
攻读硕士学位期间取得的成果	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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