基于数据挖掘与移动通信技术的高速公路违法分析研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究的背景 | 第10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-13页 |
| ·事故与违法原因分析 | 第12页 |
| ·违法预测模型研究 | 第12页 |
| ·移动通信技术发展现状分析 | 第12页 |
| ·违法预测及违法处理的软件设计 | 第12-13页 |
| ·研究的方法和技术路线 | 第13页 |
| ·主要创新点 | 第13-14页 |
| 2 道路交通事故原因研究 | 第14-20页 |
| ·道路交通事故主因分析 | 第14-17页 |
| ·事故致因理论 | 第14-16页 |
| ·事故致因理论应用 | 第16-17页 |
| ·驾驶人违法驾驶行为机理 | 第17-18页 |
| ·疏忽大意心理状态下违法动机 | 第17-18页 |
| ·过于自信心理状态下产生的违法动机 | 第18页 |
| ·结论 | 第18-20页 |
| 3 数据挖掘综述 | 第20-28页 |
| ·数据挖掘技术概述及其应用领域 | 第20-23页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第21页 |
| ·数据挖掘在各行业的应用 | 第21-23页 |
| ·分类 | 第23-24页 |
| ·分类的基本概念 | 第23页 |
| ·分类的基本技术 | 第23-24页 |
| ·决策树算法及相关技术基础 | 第24-27页 |
| ·决策树概述 | 第24-25页 |
| ·决策树分类的过程 | 第25页 |
| ·决策树建树算法 | 第25-27页 |
| ·决策树归纳分类法的优点 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 数据挖掘在违法分析中的应用 | 第28-40页 |
| ·数据预处理 | 第28-33页 |
| ·数据集成 | 第28-31页 |
| ·属性选择 | 第31页 |
| ·数据清洗 | 第31-32页 |
| ·数据转换 | 第32-33页 |
| ·基于决策树的高速公路违法预测 | 第33-39页 |
| ·决策树在模型中的应用 | 第33-34页 |
| ·训练集的选择 | 第34页 |
| ·特征选择策略 | 第34-35页 |
| ·决策树的ID3算法 | 第35页 |
| ·剪枝 | 第35-36页 |
| ·模型测试 | 第36-37页 |
| ·规则分析与评价 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 移动通信技术在高速公路违法分析中的可行性 | 第40-49页 |
| ·移动通信技术的发展现状 | 第40-43页 |
| ·移动通信技术的应用领域 | 第43页 |
| ·GPRS网络架构 | 第43-46页 |
| ·移动通信技术在高速公路违法管理中的应用 | 第46-48页 |
| ·网络拓扑 | 第46-47页 |
| ·无线网络 | 第47页 |
| ·移动终端 | 第47页 |
| ·网络安全技术 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 高速公路移动违法管理系统实现 | 第49-60页 |
| ·移动违法管理系统的功能性需求 | 第49-50页 |
| ·严格执法的需要 | 第49页 |
| ·规范执法的需要 | 第49-50页 |
| ·提高执法效率的需要 | 第50页 |
| ·便民利民的需要 | 第50页 |
| ·违法预测的需求 | 第50页 |
| ·系统非功能需求设计 | 第50-51页 |
| ·系统功能说明 | 第51-52页 |
| ·系统环境 | 第52-54页 |
| ·客户端环境 | 第52-53页 |
| ·服务器环境 | 第53-54页 |
| ·系统逻辑架构 | 第54-55页 |
| ·违法预测模型实现 | 第55页 |
| ·系统相关功能实现 | 第55-58页 |
| ·违法查询 | 第55-56页 |
| ·简易程序 | 第56-57页 |
| ·强制程序 | 第57-58页 |
| ·应用案例 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 7 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·研究的主要结论 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间主要科研成果 | 第65页 |
