基于GPS的公交浮动车到站时间预测
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状总结 | 第15-16页 |
| ·论文结构及主要研究内容 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 2 相关技术介绍 | 第17-23页 |
| ·公交浮动车交通信息系统 | 第17-18页 |
| ·GPS技术 | 第18-19页 |
| ·GPS系统概述 | 第18页 |
| ·GPS系统组成 | 第18-19页 |
| ·GPS系统定位原理与应用 | 第19页 |
| ·GIS技术 | 第19-20页 |
| ·GIS系统概述 | 第19-20页 |
| ·GIS系统组成、分类及应用 | 第20页 |
| ·地图匹配技术 | 第20-21页 |
| ·电子地图及其分类 | 第20-21页 |
| ·地图匹配算法 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 3 数据预处理 | 第23-27页 |
| ·数据来源与内容 | 第23-25页 |
| ·异常数据删除与修复 | 第25页 |
| ·坐标转换与地图匹配 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 技术方案与预测模型 | 第27-41页 |
| ·预测模型概述 | 第27-29页 |
| ·支持向量机原理 | 第29-36页 |
| ·VC维与结构风险 | 第29-30页 |
| ·分类预测原理 | 第30-32页 |
| ·松弛变量与惩罚因子 | 第32-33页 |
| ·核函数 | 第33-34页 |
| ·SVM多类分类方法 | 第34-36页 |
| ·频数加权数据融合技术 | 第36-39页 |
| ·数据融合技术概述 | 第36-37页 |
| ·数据融合的结构与分类 | 第37-39页 |
| ·频数加权数据融合 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 5 实验仿真与结果分析 | 第41-47页 |
| ·站点延误时间预测 | 第41-43页 |
| ·站间行程时间预测 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 作者简历 | 第50-52页 |
| 学位论文数据集 | 第52页 |
