| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 应用现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于移动终端的交通信息感知系统框架研究 | 第15-29页 |
| 2.1 概述 | 第15页 |
| 2.2 基于移动终端的交通信息感知系统框架设计 | 第15-16页 |
| 2.3 基于移动终端的交通信息感知关键理论与技术分析 | 第16-27页 |
| 2.3.1 基于自媒体的路况信息感知技术 | 第16-19页 |
| 2.3.2 基于GPS/北斗的交通参数感知技术 | 第19-23页 |
| 2.3.3 基于移动终端的地图匹配技术 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于移动终端的路况信息主动感知技术 | 第29-37页 |
| 3.1 概述 | 第29页 |
| 3.2 基于文本信息的路况信息提取技术 | 第29-33页 |
| 3.2.1 文本信息的中文分词方法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 路况信息的提取方法 | 第30-33页 |
| 3.3 实例验证 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于移动终端的行程时间被动感知技术 | 第37-59页 |
| 4.1 基于用户终端的单车行程时间估计方法研究 | 第37-41页 |
| 4.2 基于移动终端的路段平均行程时间估计方法研究 | 第41-47页 |
| 4.2.1 最小移动终端浮动车样本量确定方法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 样本量充足时路段平均行程时间估计方法 | 第42-43页 |
| 4.2.3 样本量不足时路段平均行程时间估计方法 | 第43-47页 |
| 4.3 基于GPS和北斗的移动终端路段平均行程时间融合估计方法研究 | 第47-54页 |
| 4.3.1 基于引入时间域的自适应加权平均融合估计方法 | 第47-50页 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的平均行程时间融合估计方法 | 第50-54页 |
| 4.4 仿真验证 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
