| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 车辆轨迹预测研究方向 | 第11页 |
| 1.2.2 轨迹预测研究方法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究工作及创新点 | 第13-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-21页 |
| 2.1 隐马尔可夫模型 | 第14-16页 |
| 2.1.1 马尔可夫模型研究内容 | 第14-15页 |
| 2.1.2 隐马尔可夫模型 | 第15-16页 |
| 2.2 前向算法 | 第16-18页 |
| 2.3 Viterbi算法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于HMM的车辆轨迹预测模型 | 第21-32页 |
| 3.1 道路网络模型 | 第21-25页 |
| 3.2 相关定义 | 第25-29页 |
| 3.2.1 车辆行驶道路路径定义 | 第25-27页 |
| 3.2.2 车辆行驶轨迹相关定义 | 第27-29页 |
| 3.3 车辆轨迹相关的HMM模型 | 第29-30页 |
| 3.4 k步马尔可夫决策过程 | 第30-31页 |
| 3.4.1 模型定义 | 第30页 |
| 3.4.2 决策方案 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于HMM的车辆轨迹的隐藏状态 | 第32-45页 |
| 4.1 挖掘HMM第一层隐藏状态 | 第32-37页 |
| 4.1.1 向量判定算法计算第一层隐藏状态 | 第32-34页 |
| 4.1.2 计算第一层HMM各个模型参数 | 第34-37页 |
| 4.2 挖掘HMM第二层隐藏状态 | 第37-42页 |
| 4.2.1 挖掘每个轨迹点合适的近邻集 | 第38-40页 |
| 4.2.2 确定第二层HMM模型参数 | 第40-42页 |
| 4.3 车辆轨迹位置预测算法 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于HMM的车辆轨迹预测算法优化 | 第45-59页 |
| 5.1 基于K-means++聚类扩充训练集 | 第45-47页 |
| 5.2 平滑技术 | 第47-48页 |
| 5.3 车辆轨迹路径预测算法 | 第48-51页 |
| 5.4 仿真实验 | 第51-58页 |
| 5.4.1 实验平台 | 第51-52页 |
| 5.4.2 实验数据集 | 第52页 |
| 5.4.3 实验评价标准 | 第52-53页 |
| 5.4.4 预测准确性分析 | 第53-57页 |
| 5.4.5 预测时间分析 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-64页 |
| 6.1 基于隐马尔科夫模型的车辆行车路径推荐系统框架 | 第59-62页 |
| 6.2 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第67-68页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第68-69页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |