| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究目的及主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文的章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第11-21页 |
| ·空间数据挖掘 | 第11-17页 |
| ·数据挖掘定义及其应用 | 第11-12页 |
| ·空间数据挖掘的定义及特点 | 第12-13页 |
| ·空间数据挖掘基本过程 | 第13-14页 |
| ·空间数据挖掘发现的知识类型 | 第14-15页 |
| ·空间数据挖掘的方法 | 第15-17页 |
| ·地理信息系统 | 第17-19页 |
| ·地理信息系统的定义和分类 | 第17页 |
| ·地理信息系统功能 | 第17-18页 |
| ·ArcGIS 平台的介绍 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于聚类算法 ESCA-TF 的交通流的分析 | 第21-37页 |
| ·交通流空间聚类分析 | 第21-23页 |
| ·交通流空间聚类 | 第21-22页 |
| ·交通流空间聚类分析的研究意义 | 第22-23页 |
| ·交通流空间聚类分析研究 | 第23-25页 |
| ·交通流空间聚类定义 | 第23-24页 |
| ·交通流空间聚类原则 | 第24-25页 |
| ·聚类算法 ESCA-TF | 第25-30页 |
| ·聚类算法基本思想 | 第26-27页 |
| ·类的内聚度约束 | 第27页 |
| ·类的合并和分裂 | 第27-28页 |
| ·E SCA-TF 算法 | 第28-30页 |
| ·实验及分析 | 第30-35页 |
| ·交通流数据对象的相似性 | 第31页 |
| ·算法的效率及分析 | 第31-34页 |
| ·ESCA-TF 算法聚类结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 智能交通系统的建立 | 第37-51页 |
| ·智能交通系统概述 | 第37页 |
| ·数据描述 | 第37-38页 |
| ·智能交通系统开发工具 | 第38-39页 |
| ·智能交通系统建立 | 第39-50页 |
| ·系统设计 | 第39-40页 |
| ·模块描述 | 第40-46页 |
| ·系统测试 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 研究成果 | 第59-60页 |