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基于浮动车GPS数据的行车速度预测模型研究
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基于浮动车GPS数据的行车速度预测模型研究
论文目录
 
致谢第1-6 页
中文摘要第6-7 页
ABSTRACT第7-13 页
1 绪论第13-17 页
　　· 选题背景及意义第13-14 页
　　· 研究的主要内容及方法第14-16 页
　　· 论文的新意第16-17 页
2 国内外研究综述第17-26 页
　　· GPS浮动车技术的研究与应用综述第17-20 页
　　　　· 浮动车技术研究第17-19 页
　　　　· 浮动车技术的应用第19-20 页
　　· 短时预测研究综述第20-25 页
　　　　· 路段行程时间预测第21-22 页
　　　　· 路段速度预测第22-23 页
　　　　· 基于浮动车GPS数据的预测研究第23-25 页
　　· 小结第25-26 页
3 浮动车数据的采集与预处理第26-34 页
　　· 数据采集第26-30 页
　　　　· 浮动车信息采集系统的构成第26-28 页
　　　　· 浮动车信息采集系统的优势第28-30 页
　　· 数据的预处理第30-34 页
　　　　· 地图匹配第30-32 页
　　　　· 有效数据的筛选第32-34 页
4 基于浮动车的行车速度预测模型的建立第34-48 页
　　· K-近邻预测模型第34-40 页
　　　　· 近邻的选择及近邻数K的确定第35-39 页
　　　　· 权函数的确定第39 页
　　　　· 模型的确立第39-40 页
　　· 马尔柯夫预测模型第40-48 页
　　　　· 马尔柯夫预测法和灰色GM(1，1)预测模型概述第40-43 页
　　　　· 灰色马尔柯夫预测模型第43-44 页
　　　　· 加权马尔柯夫预测模型第44-48 页
5 示例分析第48-66 页
　　· 数据来源第48-51 页
　　· K-近邻预测模型第51-60 页
　　　　· 聚类分析第51-57 页
　　　　· 寻找近邻第57-58 页
　　　　· 估计结果与误差分析第58-60 页
　　· 马尔柯夫预测模型第60-66 页
　　　　· 灰色马尔柯夫预测第60-63 页
　　　　· 加权马尔柯夫预测第63-66 页
6 结论与展望第66-68 页
　　· 结论第66-67 页
　　· 有待进一步研究的问题第67-68 页
参考文献第68-71 页
附录A第71-74 页
附录B第74-79 页
作者简历第79-81 页
学位论文数据集第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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