基于HMM模型的老年人出行异常检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究近况 | 第11-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 老年人出行数据采集及预处理 | 第17-26页 |
| ·老年人出行数据采集 | 第17-18页 |
| ·数据特征分析 | 第18-19页 |
| ·原始数据 | 第18页 |
| ·数据缺失 | 第18-19页 |
| ·数据漂移 | 第19页 |
| ·数据预处理 | 第19-24页 |
| ·漂移去除 | 第19-20页 |
| ·数据插值 | 第20-22页 |
| ·坐标转换 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于出行轨迹数据的出行分析 | 第26-41页 |
| ·出行的基本要素 | 第26-27页 |
| ·出行轨迹分析 | 第27-29页 |
| ·轨迹聚类分析 | 第29-34页 |
| ·常用聚类方法 | 第29-31页 |
| ·K-medoids 算法 | 第31-33页 |
| ·DBSCAN 算法 | 第33-34页 |
| ·出行感兴趣点识别 | 第34-37页 |
| ·实验分析 | 第37-39页 |
| ·聚类算法对比分析 | 第37-39页 |
| ·感兴趣点提取分析 | 第39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于 HMM 模型的老年人出行异常检测 | 第41-53页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第41-46页 |
| ·HMM 的基本参数 | 第42页 |
| ·HMM 的三个基本问题 | 第42-43页 |
| ·HMM 基本问题的解法 | 第43-46页 |
| ·基于 HMM 的出行异常检测算法 | 第46-50页 |
| ·出行轨迹特征提取 | 第46-48页 |
| ·HMM 模型的训练 | 第48页 |
| ·出行轨迹检测与异常分级 | 第48-50页 |
| ·实验分析 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第五章 老年人出行异常检测系统 | 第53-58页 |
| ·系统简介 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |
