摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
注释表 | 第11-12页 |
缩略词 | 第12-13页 |
第一章 绪论 | 第13-24页 |
1.1 概述 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-21页 |
1.2.1 基于出租车GPS数据的智能路网的研究现状 | 第14-16页 |
1.2.2 基于出租车GPS数据异常的研究现状 | 第16-19页 |
1.2.3 异常检测算法的研究现状 | 第19-21页 |
1.3 论文主要研究工作 | 第21-22页 |
1.4 论文组织结构 | 第22-24页 |
第二章 基于GPS数据的出租车异常运营状态检测系统总体设计 | 第24-32页 |
2.1 出租车异常运营状态检测系统需求分析 | 第24-25页 |
2.1.1 系统功能需求分析 | 第24-25页 |
2.1.2 系统性能需求分析 | 第25页 |
2.2 出租车异常运营状态检测系统总体架构设计 | 第25-28页 |
2.2.1 出租车异常运营状态检测系统架构设计 | 第26-27页 |
2.2.2 出租车异常运营状态检测系统逻辑结构设计 | 第27-28页 |
2.3 出租车异常运营状态检测系统总体流程设计 | 第28-30页 |
2.4 出租车异常运营状态检测系统中的主要技术 | 第30-31页 |
2.4.1 数据缺失处理技术 | 第30-31页 |
2.4.2 异常检测技术 | 第31页 |
2.5 本章小结 | 第31-32页 |
第三章 针对GPS轨迹缺失的异常数据生存分析的研究 | 第32-41页 |
3.1 GPS轨迹缺失问题提出 | 第32-33页 |
3.2 数据缺失处理的相关研究 | 第33-34页 |
3.2.1 数据补全方法 | 第33页 |
3.2.2 生存分析方法 | 第33-34页 |
3.3 针对GPS轨迹缺失的异常数据生存分析 | 第34-37页 |
3.3.1 GPS轨迹数字化分析 | 第34-35页 |
3.3.2 GPS轨迹缺失生存分析 | 第35-36页 |
3.3.3 Cox比例风险回归模型 | 第36-37页 |
3.4 实验与分析 | 第37-40页 |
3.4.1 数据来源 | 第37页 |
3.4.2 Kaplan-Meier参数估计 | 第37-39页 |
3.4.3 Cox半参数估计 | 第39-40页 |
3.5 本章小结 | 第40-41页 |
第四章 基于Spatial-TemporalIsolation的实时异常轨迹检测算法 | 第41-59页 |
4.1 出租车异常轨迹问题提出 | 第41-42页 |
4.2 出租车异常轨迹检测的相关算法研究 | 第42-43页 |
4.2.1 基于iForest的异常轨迹检测算法 | 第42-43页 |
4.2.2 基于isolation的在线异常轨迹检测算法 | 第43页 |
4.3 算法问题定义 | 第43-45页 |
4.4 基于Spatial-TemporalIsolation的实时异常状态检测算法 | 第45-50页 |
4.4.1 离线工作 | 第46-47页 |
4.4.2 在线异常检测 | 第47-50页 |
4.5 实验与分析 | 第50-58页 |
4.5.1 数据集 | 第50-52页 |
4.5.2 评估指标 | 第52-53页 |
4.5.3 参数选择 | 第53-55页 |
4.5.4 检测结果 | 第55-56页 |
4.5.5 性能评估 | 第56-58页 |
4.6 本章小结 | 第58-59页 |
第五章 基于GPS数据的出租车异常运营状态检测系统的实现 | 第59-72页 |
5.1 系统开发环境介绍 | 第59-60页 |
5.2 数据结构设计 | 第60-62页 |
5.3 核心功能模块的实现 | 第62-69页 |
5.3.1 缺失数据分析模块 | 第62-65页 |
5.3.2 异常轨迹检测模块 | 第65-69页 |
5.4 系统评估与分析 | 第69-71页 |
5.4.1 异常检测误警率测试 | 第69-71页 |
5.4.2 性能分析 | 第71页 |
5.5 本章小结 | 第71-72页 |
第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
6.1 论文研究工作总结 | 第72-73页 |
6.2 进一步研究工作 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-81页 |
致谢 | 第81-82页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |