基于数据的交通拥堵评价与预测方法

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基于数据的交通拥堵评价与预测方法

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基于数据的交通拥堵评价与预测方法

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-21页
· 研究背景	第10-12页
· 城市交通拥堵的危害	第10-11页
· 造成城市交通拥堵问题的原因	第11-12页
· 解决城市交通拥堵问题的方法	第12页
· 智能交通系统	第12-13页
· 智能交通系统概述	第12页
· 智能交通系统中的相关技术	第12-13页
· 研究现状	第13-19页
· 国内外交通状态评价方法的研究	第15-18页
· 国内外交通状态预测方法的研究	第18-19页
· 研究意义和内容	第19-21页
· 本课题的研究意义	第19页
· 本课题研究内容及结构编排	第19-21页
第2章数据挖掘中的聚类技术	第21-29页
· 数据挖掘概述	第21-22页
· 数据挖掘中的聚类技术	第22-28页
· 划分法中的K-means聚类算法	第22-24页
· 层次聚类方法	第24-25页
· 基于密度的DBSCAN聚类方法	第25-27页
· 基于网格的STING聚类方法	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
第3章交通数据的获取及其预处理	第29-47页
· 数据预处理的重要性	第29-30页
· 数据预处理的方法	第30-32页
· 聚集	第30页
· 抽样	第30-31页
· 归约	第31页
· 特征选择	第31页
· 特征创建	第31-32页
· 离散	第32页
· 变量变换	第32页
· 交通数据的获取方法	第32-34页
· 交通数据类型	第34-39页
· 道路卡口数据	第34-36页
· 地面感应线圈数据	第36-39页
· 交通数据融合与预处理	第39-46页
· 本章小结	第46-47页
第4章交通拥堵评价方法	第47-59页
· 基于K-means聚类的交通拥堵评价方法	第47-49页
· 基于密度聚类的交通拥堵评价方法	第49-58页
· 本章小结	第58-59页
第5章短时交通拥堵预测方法	第59-70页
· 概述	第59页
· 基于一阶马尔可夫模型的短时交通拥堵预测方法	第59-62页
· 基于高阶马尔可夫模型的短时交通拥堵预测方法	第62-69页
· 小结	第69-70页
第6章结论和展望	第70-72页
· 结论	第70-71页
· 展望	第71-72页
参考文献	第72-75页
致谢	第75-76页
攻读学位期间参加的科研项目和成果	第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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