| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 城市交通中的车辆稀疏轨迹特征 | 第9-10页 |
| 1.3 车辆稀疏轨迹相似性研究的应用场景和研究价值 | 第10-11页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本文主要结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关研究工作 | 第13-20页 |
| 2.1 欧几里德距离方法分析轨迹数据 | 第13页 |
| 2.2 最小边界矩形距离方法分析轨迹数据 | 第13-14页 |
| 2.3 最长公共子序列方法分析轨迹数据 | 第14-15页 |
| 2.4 隐马尔可夫模型方法分析轨迹数据 | 第15-16页 |
| 2.5 DTW方法分析轨迹数据 | 第16-17页 |
| 2.6 编辑距离方法分析稀疏轨迹 | 第17-18页 |
| 2.7 关键点和时间分段思想 | 第18-20页 |
| 第三章 轨迹运行特征 | 第20-31页 |
| 3.1 关键点的定义 | 第20页 |
| 3.2 轨迹运行特征 | 第20-24页 |
| 3.3 寻找关键点的规则 | 第24-26页 |
| 3.4 寻找关键点的算法 | 第26-27页 |
| 3.5 阈值λ的合理取值 | 第27-31页 |
| 第四章 时间分段思想 | 第31-34页 |
| 4.1 时间分段的定义 | 第31页 |
| 4.2 时间分段的规则 | 第31-32页 |
| 4.3 时间分段的算法 | 第32-34页 |
| 第五章 稀疏轨迹相似性计算算法 | 第34-43页 |
| 5.1 编辑距离的应用 | 第34-35页 |
| 5.2 相似性的度量 | 第35-36页 |
| 5.3 相似性计算算法 | 第36-37页 |
| 5.4 实验 | 第37-43页 |
| 5.4.1 STS算法的效率 | 第38-40页 |
| 5.4.2 有效性 | 第40-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 6.1 总结 | 第43页 |
| 6.2 不足之处与未来工作 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |