基于历史行车轨迹的目的地预测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 本课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 目的地预测的相关介绍 | 第10-12页 |
| 1.2.1 用户目的地的可预测性 | 第10-11页 |
| 1.2.2 目的地预测的应用 | 第11-12页 |
| 1.3 目的地预测算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 行车轨迹的地图匹配算法 | 第15-34页 |
| 2.1 地图匹配算法介绍 | 第15-18页 |
| 2.1.1 方向匹配度 | 第16页 |
| 2.1.2 距离匹配度 | 第16-17页 |
| 2.1.3 总匹配度 | 第17-18页 |
| 2.2 OpenStreetMap电子地图 | 第18-24页 |
| 2.2.1 OpenStreetMap的地理要素 | 第18-20页 |
| 2.2.2 道路层地图数据的提取与处理 | 第20-24页 |
| 2.3 地图匹配算法的实现 | 第24-32页 |
| 2.3.1 地图匹配算法的具体流程 | 第25-26页 |
| 2.3.2 算法实现的相关优化措施 | 第26-29页 |
| 2.3.3 地图匹配算法的测试结果 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 子轨迹目的地预测算法 | 第34-61页 |
| 3.1 预备知识 | 第34-41页 |
| 3.1.1 数据稀疏问题 | 第34-37页 |
| 3.1.2 地图网格化 | 第37-38页 |
| 3.1.3 历史行车轨迹数据的处理 | 第38-41页 |
| 3.2 子轨迹目的地预测算法介绍 | 第41-48页 |
| 3.2.1 算法的基本原理 | 第41-42页 |
| 3.2.2 算法预测模型的构建 | 第42-48页 |
| 3.3 子轨迹目的地预测算法的改进 | 第48-49页 |
| 3.4 算法性能测试 | 第49-60页 |
| 3.4.1 影响算法效果的参数选取 | 第49页 |
| 3.4.2 历史行车轨迹的分类 | 第49-51页 |
| 3.4.3 算法性能的评估参数 | 第51-52页 |
| 3.4.4 算法性能的测试结果 | 第52-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 概率统计目的地预测算法 | 第61-76页 |
| 4.1 概率统计目的地预测算法介绍 | 第61-68页 |
| 4.1.1 基于道路连接的算法实现 | 第61-64页 |
| 4.1.2 地图网格化条件下的算法实现 | 第64页 |
| 4.1.3 地图网格化条件下算法的改进 | 第64-68页 |
| 4.2 算法性能测试 | 第68-74页 |
| 4.2.1 算法有效性对比 | 第68-74页 |
| 4.2.2 算法效率对比 | 第74页 |
| 4.3 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 目的地预测应用开发 | 第76-83页 |
| 5.1 应用开发的基础 | 第76-78页 |
| 5.1.1 硬件基础 | 第76-77页 |
| 5.1.2 软件基础 | 第77-78页 |
| 5.2 应用的具体实现 | 第78-82页 |
| 5.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 附件 | 第93页 |
