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基于GPS数据的出租车异常运营状态检测技术

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

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