基于海量车牌识别数据的旅行时间计算问题研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第6-9页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·研究问题 | 第7页 |
| ·研究内容 | 第7-8页 |
| ·论文组织结构 | 第8-9页 |
| 2 相关工作分析 | 第9-21页 |
| ·旅行时间计算理论研究 | 第9-12页 |
| ·研究现状 | 第9页 |
| ·旅行时间预测算法 | 第9-10页 |
| ·朴素贝叶斯理论 | 第10-12页 |
| ·大数据计算相关工作 | 第12-21页 |
| ·大数据在智能交通领域研究现状 | 第12-14页 |
| ·大数据离线处理技术与MapReduce | 第14-17页 |
| ·大数据实时处理技术与Storm | 第17-21页 |
| 3 时空划分的旅行时间计算模型 | 第21-25页 |
| ·旅行时间计算定义 | 第21-22页 |
| ·旅行时间实测模型 | 第22-23页 |
| ·旅行时间预测模型 | 第23-25页 |
| 4 分布式旅行时间计算系统实现 | 第25-33页 |
| ·旅行时问计算系统 | 第25-26页 |
| ·面向海量离线数据的旅行时间计算 | 第26-28页 |
| ·海量实测结果集上先验规则挖掘 | 第28-30页 |
| ·基于路段属性的先验统计 | 第29页 |
| ·基于时间区间属性的先验统计 | 第29-30页 |
| ·面向在线流式数据旅行时间实时计算 | 第30-33页 |
| 5. 实验与评估 | 第33-38页 |
| ·旅行时间实测实验 | 第33-36页 |
| ·旅行时间预测实验 | 第36-38页 |
| 结论 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42页 |