面向泊车用户的信息推荐模型研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·论文的研究对象和内容 | 第11-12页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作及创新点 | 第13-14页 |
| ·基于预约的最优停车场推荐 | 第13页 |
| ·面向智能终端的最优停车位推荐 | 第13页 |
| ·基于二维码定位的反向寻车路径推荐 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 停车信息推荐研究现状 | 第15-23页 |
| ·城市停车诱导系统 | 第15-18页 |
| ·被动式停车诱导 | 第15-16页 |
| ·主动式停车诱导 | 第16-18页 |
| ·城市停车诱导问题分析 | 第18-21页 |
| ·停车场内部车位诱导研究 | 第18-19页 |
| ·大规模楼宇内反向寻车研究 | 第19-21页 |
| ·室内定位导航问题分析 | 第19-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 停车信息推荐系统框架设计 | 第23-33页 |
| ·系统架构 | 第23-27页 |
| ·中心控制系统 | 第24-25页 |
| ·停车场管理系统 | 第25-26页 |
| ·智能终端 | 第26-27页 |
| ·系统工作流程 | 第27-30页 |
| ·最优停车场推荐 | 第27-28页 |
| ·最优停车位推荐 | 第28页 |
| ·反向寻车路径推荐 | 第28-30页 |
| ·假设条件 | 第30-33页 |
| 第四章 基于预约的最优停车场推荐模型研究 | 第33-49页 |
| ·停车选择行为分析 | 第33-36页 |
| ·评价指标分析 | 第35页 |
| ·推荐流程 | 第35-36页 |
| ·最优停车场信息推荐 | 第36-42页 |
| ·候选停车场选择算法 | 第36-39页 |
| ·最优停车场选择算法 | 第39-42页 |
| ·实例验证与分析 | 第42-47页 |
| ·实验环境 | 第42-43页 |
| ·确定候选停车场 | 第43页 |
| ·确定目标停车场 | 第43-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 面向智能终端的最优停车位推荐模型研究 | 第49-57页 |
| ·最优停车位推荐算法 | 第49-53页 |
| ·评价指标分析与量化 | 第49-51页 |
| ·多属性决策具体算法 | 第51-53页 |
| ·实例验证与分析 | 第53-56页 |
| ·实验环境分析 | 第53-54页 |
| ·最优停车位计算 | 第54-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 基于二维码定位的反向寻车路径推荐模型研究 | 第57-67页 |
| ·反向寻车路径推荐算法 | 第57-62页 |
| ·室内定位与导航问题分析 | 第57-58页 |
| ·最优出口选择算法 | 第58-60页 |
| ·区域最短路径算法 | 第60-62页 |
| ·实例验证与分析 | 第62-65页 |
| ·最优出口选择 | 第62-63页 |
| ·区域最短路径计算 | 第63-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第七章 总结和展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 附录 | 第75页 |
