智能交通系统中的时空数据分析关键技术研究



智能交通系统中的时空数据分析关键技术研究

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智能交通系统中的时空数据分析关键技术研究

论文目录
摘要	第1-9页
Abstract	第9-15页
第1章绪论	第15-32页
· 智能交通系统	第15-20页
· 智能交通系统的概念	第15-16页
· 智能交通系统的研究与应用现状	第16-18页
· 智能交通系统中的重点研究内容	第18-20页
· 时空数据管理与挖掘	第20-25页
· 时空数据模型	第20-22页
· 时空数据库	第22-23页
· 流数据管理	第23-24页
· 时空数据挖掘	第24-25页
· 智能交通系统中的时空数据分析	第25-29页
· 交通数据及其时空特征	第25-26页
· 动态交通流和路网拥堵状态分析	第26-28页
· 关键技术问题及研究路线	第28-29页
· 本文的主要研究内容和成果	第29-31页
· 本文的组织结构	第31-32页
第2章多粒度时空数据组织与管理策略	第32-46页
· 前言	第32-33页
· 多粒度动态交通网络概念模型设计	第33-37页
· 路网与移动对象的形式化定义	第37-39页
· 多粒度时空数据逻辑组织模式	第39-41页
· 分级时空数据存储方法	第41-42页
· 时空数据集成与动态查询机制	第42-45页
· 本章小结	第45-46页
第3章基于轨迹聚类的交通热点分析	第46-61页
· 前言	第46页
· 轨迹数据预处理过程	第46-47页
· 轨迹数据重构	第47-49页
· 时空相似性度量	第49-52页
· 轨迹聚类算法	第52-54页
· 仿真实验	第54-60页
· 本章小结	第60-61页
第4章基于时空相关性分析的短时交通流量预测	第61-73页
· 前言	第61-62页
· 交通流量序列间的时空特征描述	第62-63页
· 交通流量序列间的时空相关系数	第63-64页
· 流量序列的时空相关性分析算法	第64-66页
· 基于支持向量机的短时交通流量预测方法	第66-67页
· 仿真实验	第67-72页
· 本章小结	第72-73页
第5章时空关联规则挖掘与拥堵趋势分析	第73-82页
· 前言	第73页
· 关联规则的时空语义扩展	第73-75页
· 时空关联规则挖掘算法	第75-77页
· 仿真实验	第77-81页
· 本章小结	第81-82页
第6章基于序列距离的实时异常轨迹检测	第82-94页
· 前言	第82-83页
· 移动位置获取及更新策略	第83-84页
· 基于滑动窗口的局部轨迹数据提取	第84-85页
· 动态时空序列距离计算方法	第85-86页
· 实时异常轨迹检测算法	第86-88页
· 仿真实验	第88-92页
· 本章小结	第92-94页
第7章总结与展望	第94-98页
· 本文工作总结及创新点	第94-96页
· 进一步研究工作与展望	第96-98页
致谢	第98-99页
参考文献	第99-113页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果	第113-114页
读博期间论文发表情况	第113-114页
读博期间所获的科研奖励	第114页
读博期间参与的科研项目	第114 页

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