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基于浮动车数据的交通拥堵路段判定方法研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 国外研究现状第9-10页
        1.2.2 国内研究现状第10-12页
    1.3 研究内容与组织结构第12-14页
2 相关理论及算法研究第14-24页
    2.1 漂移数据识别算法分析第14-18页
        2.1.1 几何方法识别第14-16页
        2.1.2 位置精度因子识别第16页
        2.1.3 时间序列识别第16-17页
        2.1.4 算法对比分析第17-18页
    2.2 地图匹配算法第18-20页
        2.2.1 几何匹配法第18-20页
        2.2.2 权重匹配法第20页
    2.3 拥堵状况判定第20-21页
    2.4 本章小结第21-24页
3 浮动车数据处理第24-34页
    3.1 数据清理化简第25-26页
        3.1.1 高斯滤波第25-26页
        3.1.2 均值滤波第26页
    3.2 融合时间序列及改进D-P算法的漂移数据识别第26-30页
        3.2.1 改进D-P算法异常点判定第27-28页
        3.2.2 轨迹拐点标记第28-29页
        3.2.3 局部自相关系数检测第29-30页
        3.2.4 速度约束法漂移点判定第30页
    3.3 漂移数据纠正第30-31页
    3.4 处理结果分析第31-32页
    3.5 本章小结第32-34页
4 基于置信区域与HDS组合权重的地图匹配第34-42页
    4.1 局部候选路径搜索第35页
    4.2 矩形置信区域构造第35-36页
    4.3 基于HDS组合权重匹配第36-40页
        4.3.1 匹配度计算第36-37页
        4.3.2 权重值确定第37-40页
    4.4 匹配结果分析第40-41页
    4.5 本章小结第41-42页
5 拥堵路段及常发性判定第42-52页
    5.1 多参数模糊合成拥堵判定第42-50页
        5.1.1 交通参数确定第42-43页
        5.1.2 隶属函数构建第43-47页
        5.1.3 评判模型建立第47-48页
        5.1.4 判定结果分析第48-50页
    5.2 常发性判定第50-51页
    5.3 本章小结第51-52页
6 实验结果验证第52-56页
    6.1 实验数据集第52-53页
    6.2 验证系统设计第53-55页
    6.3 本章小结第55-56页
7 总结与展望第56-58页
    7.1 总结第56页
    7.2 展望第56-58页
致谢第58-60页
参考文献第60-64页
硕士学位期间取得的科研成果第64页

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