定位数据属性挖掘与位置预测技术研究

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定位数据属性挖掘与位置预测技术研究

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定位数据属性挖掘与位置预测技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 研究背景与研究意义	第11-12页
1.1.1 研究背景	第11页
1.1.2 研究目的与意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 身份识别研究现状	第13页
1.2.2 交通方式识别研究现状	第13-14页
1.2.3 行为模式识别研究现状	第14-15页
1.2.4 位置预测研究现状	第15页
1.3 论文主要工作和章节安排	第15-17页
1.3.1 论文主要工作	第15-16页
1.3.2 论文章节安排	第16-17页
1.4 本章小结	第17-18页
第二章 GNSS数据和地理图层信息处理	第18-27页
2.1 定位数据	第18-20页
2.1.1 定位数据的介绍	第18-19页
2.1.2 定位数据的处理	第19-20页
2.2 地理图层信息数据	第20-25页
2.2.1 地理图层信息的介绍	第20-22页
2.2.2 地理图层信息的处理	第22-25页
2.3 实验流程图	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章定位数据的属性挖掘	第27-49页
3.1 身份识别	第27-32页
3.1.1 微信小程序采集定位数据	第27-29页
3.1.2 实验结果分析	第29-32页
3.2 交通方式识别	第32-41页
3.2.1 数据集介绍及特征提取	第32-35页
3.2.2 实验流程和模型框架	第35-37页
3.2.3 实验结果分析	第37-41页
3.3 行为模式识别	第41-47页
3.3.1 数据集介绍及特征提取	第42-43页
3.3.2 实验流程和模型框架	第43-44页
3.3.3 实验结果分析	第44-47页
3.4 本章小结	第47-49页
第四章定位数据的位置预测	第49-59页
4.1 位置预测的实验流程图	第49-50页
4.2 下一时刻的位置区域	第50-54页
4.2.1 数据集介绍及特征提取	第50-52页
4.2.2 实验结果分析	第52-54页
4.3 粒子滤波预测位置	第54-58页
4.3.1 数据集介绍及特征提取	第55页
4.3.2 粒子滤波算法	第55-57页
4.3.3 实验结果分析	第57-58页
4.4 本章小结	第58-59页
第五章总结与展望	第59-61页
5.1 本文主要工作与贡献	第59-60页
5.2 未来研究工作展望	第60-61页
参考文献	第61-67页
致谢	第67-68页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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