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基于手机定位数据的城市路段行程车速提取

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景及研究意义第9-10页
     ·依托课题第9页
     ·选题背景及研究意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
     ·国外研究成果第10-11页
     ·国内研究进展第11-12页
   ·研究内容与组织结构第12-15页
     ·研究内容第12-13页
     ·组织结构第13-15页
第二章 相关理论及实验环境第15-35页
   ·相关理论基础第15-31页
     ·GSM无线通信网络第15-21页
     ·无线定位技术第21-24页
     ·智能交通系统第24-25页
     ·居民出行OD调查第25-26页
     ·空间数据挖掘第26-27页
     ·聚类分析算法第27-29页
     ·路径搜索算法第29-31页
   ·实验与开发环境简介第31-34页
     ·ArcGIS 9.3系列软件第31-32页
     ·ArcEngine二次开发方法第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 数据预处理第35-47页
   ·基站数据的处理第35-40页
     ·基站数据第35-36页
     ·创建基站数据的点图层文件第36-37页
     ·创建基站数据的面图层文件第37页
     ·基站划分扇区的算法第37-40页
   ·手机定位数据预处理及非运动数据聚类处理第40-44页
     ·手机定位数据第40页
     ·数据的筛选第40-41页
     ·非运动数据及其产生原因分析第41页
     ·聚类算法第41-44页
   ·实验及其结果分析第44-46页
     ·部分乒乓切换数据的聚类效果第44页
     ·部分较长时间内空间位置邻近数据的聚类效果第44-45页
     ·创建手机用户的运动轨迹第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 手机定位数据轨迹重建及行程车速计算第47-69页
   ·道路数据网及其网络数据集的创建第47-50页
     ·ArcGIS中的网络数据模型第47页
     ·网络数据集的相关概念第47-48页
     ·城市交通道路网网络数据集的创建第48-50页
   ·手机定位数据的轨迹重建第50-60页
     ·手机定位数据的筛选第50页
     ·手机定位数据的历史概率计算第50-51页
     ·手机用户出行OD的确定第51页
     ·大概率定位小区的筛选第51-52页
     ·大概率小区范围的确定第52-53页
     ·改进的大概率最佳路径搜索算法(IHPOPA)第53-57页
     ·算法实例分析第57-60页
   ·道路路段行程车速的计算第60-61页
   ·实验结果的比较与分析第61-68页
     ·GPS数据处理及其行程车速计算第61-64页
     ·与手机定位数据路段行程车速的对比第64-67页
     ·实验结果分析第67-68页
   ·本章小结第68-69页
第五章 总结与展望第69-71页
   ·论文研究总结第69-70页
   ·论文进一步研究工作第70-71页
致谢第71-73页
参考文献第73-77页
附录第77页

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