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路网环境中移动对象轨迹聚类算法的研究与应用

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路网环境中移动对象轨迹聚类算法的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-18页
  1.1 课题背景及研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究与应用现状第10-16页
    1.2.1 移动对象轨迹聚类技术的研究现状第10-14页
    1.2.2 移动对象轨迹聚类技术的应用现状第14-16页
  1.3 本文主要工作第16页
  1.4 论文的组织结构第16-18页
第二章 移动对象轨迹聚类相关技术第18-29页
  2.1 移动对象轨迹挖掘概述第18-19页
  2.2 移动对象轨迹表达与重构第19-22页
  2.3 移动对象轨迹相似性度量第22-25页
    2.3.1 时间序列相似性度量第22-24页
    2.3.2 空间点集相似性度量第24-25页
  2.4 聚类方法分析第25-28页
    2.4.1 传统的聚类算法第26-27页
    2.4.2 移动对象轨迹聚类算法第27-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于特征点和编辑距离的轨迹相似性度量算法第29-41页
  3.1 引言第29-30页
  3.2 相关工作第30-31页
  3.3 移动对象轨迹运行特征分析第31-32页
  3.4 基于特征点和编辑距离的轨迹相似性度量算法第32-37页
    3.3.1 基于运动方向和时间分段的轨迹特征点选取算法第32-35页
    3.3.2 基于编辑距离的轨迹相似性度量算法第35-37页
  3.5 实验结果与分析第37-40页
    3.5.1 算法中关键参数的设置第38-39页
    3.5.2 轨迹相似性度量运行效率的比较第39页
    3.5.3 轨迹聚类质量的比较第39-40页
  3.6 本章小结第40-41页
第四章 基于密度峰值的移动对象轨迹聚类算法第41-51页
  4.1 引言第41-42页
  4.2 相关工作第42-43页
  4.3 基于密度峰值的移动对象轨迹聚类算法第43-47页
    4.3.1 CFSFDP算法第43-44页
    4.3.2 基于非参数核密度估计和热传导改进的CFSFDP算法第44-46页
    4.3.3 基于密度峰值的移动对象轨迹聚类算法第46-47页
  4.4 实验结果与分析第47-50页
    4.4.1 人工测试数据集实验分析第47-49页
    4.4.2 真实GPS轨迹数据集实验分析第49-50页
  4.5 本章小结第50-51页
第五章 城市交通拥堵区域检测原型系统的设计与实现第51-70页
  5.1 系统需求分析第51-54页
    5.1.1 系统功能性需求第51-53页
    5.1.2 系统非功能性需求第53-54页
  5.2 系统总体设计第54-56页
    5.2.1 逻辑体系架构设计第54-55页
    5.2.2 物理体系架构设计第55-56页
  5.3 系统详细设计与实现第56-61页
    5.3.1 数据采集模块设计与实现第56-57页
    5.3.2 交通拥堵区域检测模块设计与实现第57-59页
    5.3.3 地图操作模块设计与实现第59-61页
  5.4 系统测试第61-69页
    5.4.1 测试环境第61-62页
    5.4.2 系统功能测试第62-64页
    5.4.3 系统性能测试第64-69页
  5.5 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
  6.1 论文工作总结第70-71页
  6.2 研究与展望第71-72页
参考文献第72-77页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第77-78页
致谢第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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