| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.1.1 拥堵预测、探测的相关研究 | 第9页 |
| 1.1.2 拥堵疏导的相关研究 | 第9-10页 |
| 1.2 论文章节安排 | 第10-12页 |
| 第2章 数据预处理 | 第12-24页 |
| 2.1 数据入库 | 第12-15页 |
| 2.1.1 数据库选择 | 第12-14页 |
| 2.1.2 数据库连接池 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据录入 | 第15页 |
| 2.2 清除经纬度异常GPS点 | 第15-17页 |
| 2.3 处理跳跃的GPS数据 | 第17-19页 |
| 2.4 计算出租车的载客轨迹OD | 第19-20页 |
| 2.5 数据的初步可视化 | 第20-24页 |
| 第3章 城市交通区域划分 | 第24-32页 |
| 3.1 选择车辆GPS点聚类方法 | 第24-30页 |
| 3.1.1 使用K-Means方法聚类 | 第25-27页 |
| 3.1.2 使用Farthest First方法聚类 | 第27-30页 |
| 3.2 使用聚类划分区域 | 第30-32页 |
| 第4章 出租车行为建模与预测 | 第32-36页 |
| 4.1 马尔可夫链 | 第32-33页 |
| 4.1.1 概念 | 第32页 |
| 4.1.2 转移概率 | 第32-33页 |
| 4.1.3 平稳分布 | 第33页 |
| 4.2 区域车辆转移建模 | 第33-34页 |
| 4.3 城市交通区域网状态预测 | 第34-36页 |
| 第5章 城市交通网状态的量化模型 | 第36-42页 |
| 5.1 拥堵量化模型 | 第36-38页 |
| 5.1.1 区域拥堵定义 | 第36页 |
| 5.1.2 区域拥堵测算模型 | 第36-38页 |
| 5.2 城市交通网状态评估模型 | 第38页 |
| 5.3 车辆疏导模型 | 第38-42页 |
| 5.3.1 SMO算法原理 | 第38-39页 |
| 5.3.2 拥堵城市交通区域网疏导策略 | 第39-42页 |
| 第6章 算法的具体实现 | 第42-58页 |
| 6.1 分布式系统架构 | 第42-55页 |
| 6.1.1 选择网络IO技术 | 第43-45页 |
| 6.1.2 选择序列化技术 | 第45-46页 |
| 6.1.3 选择内存数据库 | 第46-48页 |
| 6.1.4 哈希算法设计 | 第48-52页 |
| 6.1.5 Java并发编程 | 第52-55页 |
| 6.2 设计预处理算法的MapReduce方案 | 第55页 |
| 6.3 设计K-Means聚类算法的MapReduce方案 | 第55-56页 |
| 6.4 设计求转移概率矩阵的MapReduce方案 | 第56页 |
| 6.5 设计疏导算法的MapReduce方案 | 第56-58页 |
| 第7章 实验结果 | 第58-62页 |
| 7.1 疏导对每个区域的交通状态的影响 | 第58-59页 |
| 7.2 疏导对城市区域平均速度分布的影响 | 第59-60页 |
| 7.3 所有数据疏导结果 | 第60-62页 |
| 第8章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
