基于浮动车数据的物流配送路况预测研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-22页 |
| ·交通流预测研究现状 | 第14-19页 |
| ·区域交通状况分析研究现状 | 第19-22页 |
| ·研究内容 | 第22-24页 |
| ·论文创新点 | 第24页 |
| ·论文结构 | 第24-26页 |
| 第二章 浮动车数据预处理 | 第26-35页 |
| ·浮动车数据问题描述 | 第26页 |
| ·数据预处理 | 第26-30页 |
| ·相关定义 | 第27页 |
| ·噪声数据处理 | 第27-28页 |
| ·缺失数据填充 | 第28-30页 |
| ·实例分析 | 第30-33页 |
| ·噪声数据处理实验 | 第30-31页 |
| ·缺失数据填充实验 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 道路交通状况预测研究 | 第35-55页 |
| ·概述 | 第35-36页 |
| ·经典预测模型 | 第36-43页 |
| ·自回归滑动平均模型 | 第36-37页 |
| ·卡尔曼滤波模型 | 第37页 |
| ·神经网络模型 | 第37-41页 |
| ·支持向量机模型 | 第41-43页 |
| ·基于历史频繁模式的道路交通状况预测算法 | 第43-48页 |
| ·相关定义 | 第44页 |
| ·历史频繁模式的挖掘 | 第44-47页 |
| ·道路交通状况预测算法 | 第47-48页 |
| ·实例分析 | 第48-54页 |
| ·数据来源 | 第49页 |
| ·结果分析 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 区域交通状况分析 | 第55-68页 |
| ·概述 | 第55-56页 |
| ·区域交通状况分析 | 第56-60页 |
| ·静态区域交通状况分析 | 第56-57页 |
| ·动态区域交通状况分析 | 第57-58页 |
| ·实例分析 | 第58-60页 |
| ·交通状况离散化 | 第60-67页 |
| ·离散化原理概述 | 第61-63页 |
| ·交通状况离散化算法 | 第63-64页 |
| ·实例分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 路网空间特征点挖掘 | 第68-74页 |
| ·概述 | 第68-69页 |
| ·特征点挖掘原理 | 第69-70页 |
| ·实例分析 | 第70-72页 |
| ·数据来源 | 第70页 |
| ·结果分析 | 第70-71页 |
| ·参数确定 | 第71-72页 |
| ·路网特征点应用探讨 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 道路交通状况预测在配送路径规划中的应用 | 第74-85页 |
| ·概述 | 第74-75页 |
| ·最优路径问题 | 第75-77页 |
| ·路径规划概述 | 第75-76页 |
| ·路网模型 | 第76-77页 |
| ·最优路径问题描述 | 第77页 |
| ·物流配送最优路径规划 | 第77-79页 |
| ·实例分析 | 第79-84页 |
| ·需求描述 | 第79-80页 |
| ·最优路径规划 | 第80-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 结论 | 第85-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 附件 | 第96页 |
