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基于时空数据挖掘的出租车共享系统

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第7-13页
    1.1 论文选题背景第7-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 Dial-a-ride Problem(DARP)第10页
        1.2.2 Car pooling Problem(CPP)第10-11页
        1.2.3 Ride Match Problem(RMP)第11页
    1.3 本文的主要内容第11-12页
    1.4 本文的章节安排第12-13页
第二章 车辆合乘问题的数学模型第13-19页
    2.1 RMP约束条件的定义第13页
    2.2 RMP模型的数学模型第13-18页
        2.2.1 物理距离的计算方法第14-15页
        2.2.2 结点间距离的计算方法第15-17页
        2.2.3 模型稳定性的度量第17-18页
    2.3 本章小结第18-19页
第三章 算法的设计与实现第19-32页
    3.1 数据结构与存储第19-21页
    3.2 核心算法第21-31页
        3.2.1 常见的聚类算法第21-22页
        3.2.2 K-Means与层次聚类算法第22-23页
        3.2.3 车辆合乘的聚类过程第23-31页
    3.3 本章小结第31-32页
第四章 系统的设计与实现第32-53页
    4.1 总体框架层次第32-41页
        4.1.1 设计目标第32-34页
        4.1.2 逻辑框架层次第34-36页
        4.1.3 物理框架层次第36-40页
        4.1.4 系统基础结构第40-41页
        4.1.5 开发工具的选择第41页
    4.2 系统主要功能第41-51页
        4.2.1 登录功能第41-44页
        4.2.2 行程提交功能第44-46页
        4.2.3 注册与账户管理功能第46-50页
        4.2.4 核心业务功能第50-51页
    4.3 本章小结第51-53页
第五章 结论第53-55页
    5.1 创新点总结与展望第53页
    5.2 系统运行发现的不足与下一步计划第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页

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