基于深度卷积网络的交通方式识别

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基于深度卷积网络的交通方式识别

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基于深度卷积网络的交通方式识别

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第1章绪论	第11-23页
1.1 选题背景与研究意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-20页
1.2.1 轨迹特征提取研究现状	第14-15页
1.2.2 分类器使用研究现状	第15-16页
1.2.3 在线轨迹识别研究现状	第16页
1.2.4 研究现状评述	第16-20页
1.3 论文的主要内容	第20-21页
1.4 论文的结构安排	第21-23页
第2章相关理论与研究方案	第23-30页
2.1 交通方式识别的相关理论和概念	第23-24页
2.2 卷积神经网络概述	第24-28页
2.2.1 卷积神经网络介绍	第25-26页
2.2.2 深度残差网络概述	第26-28页
2.3 交通方式识别整体设计	第28-30页
第3章数据预处理与分析	第30-46页
3.1 GPS轨迹的选取与数据说明	第30-32页
3.2 数据预处理	第32-41页
3.2.1 GPS轨迹存在的问题	第32-33页
3.2.2 GPS轨迹预处理过程	第33-41页
3.3 GPS轨迹数据分析	第41-46页
3.3.1 轨迹数据的基本特征分析	第41页
3.3.2 各个交通方式轨迹的不同特征分析	第41-46页
第4章基于深度卷积网络的方式段识别	第46-55页
4.1 分布特征向量的构建	第46-48页
4.2 方式段识别	第48-55页
4.2.1 训练集与测试的构建	第48-49页
4.2.2 网络结构设计	第49-50页
4.2.3 网络参数讨论	第50-52页
4.2.4 识别结果分析	第52-55页
第5章基于滑动窗口的交通方式识别	第55-70页
5.1 基于滑动窗口的特征向量获取	第55-57页
5.2 出行方式段识别研究	第57-63页
5.2.1 网络结构设计	第57-59页
5.2.2 后处理过程	第59-61页
5.2.3 识别结果讨论	第61-63页
5.3 基于滑动窗口的在线轨迹识别	第63-70页
5.3.1 轨迹分段问题概述	第63-64页
5.3.2 在线识别框架	第64-67页
5.3.3 识别结果讨论	第67-70页
结论与展望	第70-72页
致谢	第72-73页
参考文献	第73-77页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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