| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究的问题和背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第10-13页 |
| 1.2.1 研究的目的 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 文献综述 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 数据挖掘在道路交通领域的发展 | 第15-23页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 海量数据挖掘关键技术的发展 | 第15-17页 |
| 2.2 数据挖掘在道路交通领域的主要研究方向和相关算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 道路交通流量预测 | 第17-18页 |
| 2.2.2 道路交通拥堵因素挖掘 | 第18-20页 |
| 2.2.3 基于挖掘技术的道路交通流分布模式 | 第20-21页 |
| 2.2.4 智能城市道路交通系统 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 卡口交通数据质量分析 | 第23-39页 |
| 3.1 数据及应用工具 | 第23-25页 |
| 3.1.1 数据类型和格式 | 第23-24页 |
| 3.1.2 处理工具 | 第24-25页 |
| 3.2 数据质量分析 | 第25-35页 |
| 3.2.1 号牌号码重复分析 | 第25-27页 |
| 3.2.2 卡口过车记录车牌与车驾管车牌字符分布占比分析 | 第27-31页 |
| 3.2.3 疑似错牌/假牌与车驾管车牌相似性比较 | 第31-35页 |
| 3.3 数据清洗 | 第35-38页 |
| 3.3.1 数据可能存在的问题 | 第35-36页 |
| 3.3.2 数据初步研究 | 第36页 |
| 3.3.3 数据初步清洗规则 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 套牌嫌疑车辆挖掘 | 第39-48页 |
| 4.1 基于卡口流向概率的套牌嫌疑车量挖掘 | 第39-43页 |
| 4.2 基于加权平均旅行时间的套牌车辆挖掘 | 第43-46页 |
| 4.3 综合性挖掘套牌车嫌疑车辆 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 主要研究成果及创新 | 第48页 |
| 5.2 不足和展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-52页 |