| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 隧道交通研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 数据挖掘研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘基本理论 | 第15-19页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 数据挖掘流程 | 第15-17页 |
| 2.3 数据挖掘方法 | 第17-18页 |
| 2.3.1 关联规则 | 第17页 |
| 2.3.2 数据分类 | 第17-18页 |
| 2.3.3 预测 | 第18页 |
| 2.3.4 聚类分析方法 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 隧道交通数据流 | 第19-27页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 隧道交通数据分析 | 第19-26页 |
| 3.2.1 隧道交通数据处理现状分析 | 第19-20页 |
| 3.2.2 隧道交通检测设备安装 | 第20-22页 |
| 3.2.3 隧道交通数据流 | 第22-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 大数据理论及其平台技术 | 第27-38页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 Hadoop平台概述 | 第27-29页 |
| 4.3 Hadoop平台核心系统工作原理 | 第29-32页 |
| 4.3.1 Hadoop分布式文件系统 | 第29-30页 |
| 4.3.2 Map-Reduce分布式计算工作原理 | 第30-32页 |
| 4.4 Hadoop平台的搭建与测试 | 第32-37页 |
| 4.4.1 Hadoop的安装与配置 | 第32-34页 |
| 4.4.2 基于eclipse的Hadoop开发应用配置 | 第34-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 系统架构与核心模块的实现及应用 | 第38-67页 |
| 5.1 系统的整体架构设计 | 第38-42页 |
| 5.1.1 数据获取层 | 第39-40页 |
| 5.1.2 数据传输转换层 | 第40页 |
| 5.1.3 数据存储层 | 第40-41页 |
| 5.1.4 数据分析层 | 第41-42页 |
| 5.1.5 数据应用服务层 | 第42页 |
| 5.2 基于Hadoop数据中心平台系统 | 第42-45页 |
| 5.3 数据预处理核心模块实现 | 第45-53页 |
| 5.3.1 数据的采集与预处理模块 | 第45-48页 |
| 5.3.2 数据清洗模块 | 第48-52页 |
| 5.3.3 历史数据整合存储模块 | 第52-53页 |
| 5.4 隧道交通数据挖掘的应用研究 | 第53-57页 |
| 5.4.1 隧道交通拥堵分析 | 第53-54页 |
| 5.4.2 隧道交通拥堵评价分析 | 第54-56页 |
| 5.4.3 隧道车辆事故预测分析 | 第56-57页 |
| 5.5 基于Map-Reduce交通流参数提取方法研究 | 第57-61页 |
| 5.6 隧道交通拥堵模型分析验证 | 第61-65页 |
| 5.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
