数据挖掘在联网收费系统中的应用
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数据挖掘在联网收费系统中的应用
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-18页
· 研究背景
第10-11页
· 研究目的及意义
第11页
· 国内外研究现状
第11-15页
· 数据挖掘技术研究现状
第11-14页
· 高速公路联网收费数据挖掘研究现状
第14-15页
· 研究内容和创新点
第15页
· 组织结构
第15-18页
第二章 高速公路联网收费系统相关知识研究
第18-36页
· 联网收费系统总体结构
第18-22页
· 联网系统结构
第18页
· 联网系统功能
第18-22页
· 联网收费系统数据生成分析
第22-29页
· 联网收费模型
第22-25页
· 数据输入方式
第25页
· 通行费计算模式
第25-26页
· 收费数据传输模式
第26-29页
· 联网收费系统偷、逃费研究
第29-34页
· 利用卡逃费
第30-31页
· 违规逃费
第31-32页
· 假冒减免车
第32-33页
· 干扰逃费
第33-34页
· 本章小结
第34-36页
第三章 联网收费数据挖掘系统设计
第36-50页
· 系统总体设计
第36-40页
· 需求分析
第36-37页
· 系统结构设计
第37-39页
· 系统功能设计
第39-40页
· 数据结构设计
第40-44页
· 数据命名约定
第40-41页
· 数据基础准备
第41-43页
· 维度表设计
第43-44页
· 功能扩展接口设计
第44页
· 数据挖掘过程设计
第44-49页
· 数据合并
第44-47页
· 数据过滤
第47-48页
· 数据挖掘库设计
第48-49页
· 本章小结
第49-50页
第四章 数据仓库的建立和数据挖掘技术
第50-60页
· 数据仓库技术
第50-56页
· 数据仓库概述
第50-51页
· 数据仓库主题
第51-52页
· 数据仓库建模
第52-54页
· 数据仓库实现
第54-56页
· 数据挖掘技术
第56-58页
· 数据挖掘概述
第56页
· SQL Server 2008 数据挖掘功能
第56-58页
· 本章小结
第58-60页
第五章 联网收费数据挖掘应用
第60-86页
· 实验环境
第60页
· 硬件环境
第60页
· 软件环境及开发平台
第60页
· 交通流量挖掘应用
第60-66页
· 时序算法分析
第61-63页
· 交通流量预测的实现
第63-64页
· 预测效果及应用
第64-66页
· 通行费金额挖掘应用
第66-78页
· 回归分析算法
第66-68页
· 通行费金额预测的实现
第68-78页
· OD 旅行时间挖掘应用
第78-83页
· 旅行时间神经网络预测模型
第78页
· 旅行时间网络训练和预测实现
第78-82页
· 基于旅行时间预测的动态超时判断模型
第82-83页
· 超时车辆分类挖掘应用
第83-85页
· 决策树分类算法
第83-84页
· 超时车辆的决策树分类
第84-85页
· 本章小结
第85-86页
结论与展望
第86-88页
结论
第86-87页
展望
第87-88页
参考文献
第88-92页
攻读硕士学位期间取得的研究成果
第92-93页
致谢
第93-94页
附件
第94 页
本篇论文共
94
页,
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