基于车辆GPS数据的城市交通问题研究
摘要 | 第3-5页 |
abstract | 第5-6页 |
主要符号对照表 | 第10-11页 |
第1章 引言 | 第11-19页 |
1.1 研究背景 | 第11-13页 |
1.2 研究内容和方法 | 第13-15页 |
1.2.1 基于GPS数据的地图识别问题 | 第13-14页 |
1.2.2 基于GPS数据的路段评分问题 | 第14页 |
1.2.3 基于GPS数据的车辆出险问题 | 第14页 |
1.2.4 研究方法 | 第14-15页 |
1.3 论文贡献 | 第15-16页 |
1.4 论文结构 | 第16-19页 |
第2章 文献综述 | 第19-28页 |
2.1 基于GPS数据的地图识别算法 | 第19-21页 |
2.1.1 现有文献的现状 | 第19-21页 |
2.1.2 现有文献的局限 | 第21页 |
2.2 识别路网的评估 | 第21-22页 |
2.2.1 现有文献的现状 | 第21-22页 |
2.2.2 现有文献的局限 | 第22页 |
2.3 传统车险和基于使用的保险(UBI) | 第22-27页 |
2.3.1 现有文献的现状 | 第25-27页 |
2.3.2 现有文献的局限 | 第27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
第3章 基于GPS数据的特征提取与度量方法 | 第28-40页 |
3.1 符号与定义 | 第28-31页 |
3.1.1 GPS点和轨迹 | 第28-29页 |
3.1.2 城市路网 | 第29-30页 |
3.1.3 GPS点到路段及路径的距离 | 第30-31页 |
3.2 基于GPS数据的路网特征提取与度量 | 第31-36页 |
3.2.1 全局角度的特征提取与度量方法 | 第31-33页 |
3.2.2 针对路段的特征提取与度量方法 | 第33-36页 |
3.3 基于GPS数据的出行行为特征的提取与度量 | 第36-38页 |
3.3.1 暴露变量的提取与度量 | 第37页 |
3.3.2 道路熟悉程度的度量 | 第37-38页 |
3.4 本章小结 | 第38-40页 |
第4章 基于GPS数据的地图识别问题研究 | 第40-63页 |
4.1 问题描述 | 第40-41页 |
4.2 算法设计 | 第41-51页 |
4.2.1 基于最短路径的初始路网生成算法 | 第41-48页 |
4.2.2 初始路网优化算法 | 第48-51页 |
4.3 数值实验 | 第51-60页 |
4.3.1 算法比较 | 第54页 |
4.3.2 参数敏感性分析 | 第54-57页 |
4.3.3 回传时间间隔敏感性分析 | 第57-60页 |
4.4 本章小结 | 第60-63页 |
第5章 基于GPS数据的路段评分问题研究 | 第63-79页 |
5.1 问题描述 | 第63-65页 |
5.2 模型构建 | 第65-68页 |
5.2.1 分数回归模型 | 第65-66页 |
5.2.2 潜在类别模型 | 第66-67页 |
5.2.3 模型评价指标 | 第67-68页 |
5.3 数据介绍和变量描述 | 第68-71页 |
5.3.1 数据介绍 | 第68页 |
5.3.2 变量描述 | 第68-71页 |
5.4 模型结果 | 第71-76页 |
5.4.1 基础模型的结果与分析 | 第71-72页 |
5.4.2 潜在类别的确定与分析 | 第72-75页 |
5.4.3 模型效果验证与比较 | 第75-76页 |
5.5 本章小结 | 第76-79页 |
第6章 基于GPS数据的车辆出险问题研究 | 第79-100页 |
6.1 问题描述 | 第79-80页 |
6.2 模型构建 | 第80-83页 |
6.2.1 逻辑回归模型 | 第80-82页 |
6.2.2 潜在类别模型 | 第82-83页 |
6.3 数据介绍和变量描述 | 第83-89页 |
6.4 模型结果 | 第89-99页 |
6.4.1 传统车险变量的模型结果与分析 | 第89-90页 |
6.4.2 引入车载信息变量的模型结果与分析 | 第90-91页 |
6.4.3 潜在类别的确定与分析 | 第91-96页 |
6.4.4 敏感性分析 | 第96-99页 |
6.5 本章小结 | 第99-100页 |
第7章 总结与展望 | 第100-104页 |
7.1 论文总结 | 第100-102页 |
7.2 后续研究展望 | 第102-104页 |
参考文献 | 第104-109页 |
致谢 | 第109-111页 |
附录A 第四章地图识别算法的相关符号和参数 | 第111-112页 |
A.1 符号定义 | 第111-112页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第112-113页 |