面向城市道路交通信息挖掘的Apriori算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标及思路 | 第12页 |
| 1.4 论文主要工作和结构安排 | 第12-14页 |
| 1.4.1 主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第13-14页 |
| 2 关联规则挖掘方法 | 第14-31页 |
| 2.1 基本概念 | 第14-15页 |
| 2.2 关联规则挖掘问题描述 | 第15-16页 |
| 2.3 Apriori 算法 | 第16-25页 |
| 2.3.1 算法解释 | 第17-20页 |
| 2.3.2 算法示例 | 第20-22页 |
| 2.3.3 关联规则生成算法 | 第22-24页 |
| 2.3.4 算法分析和评价 | 第24-25页 |
| 2.4 FP-Growth 算法 | 第25-29页 |
| 2.4.1 算法解释 | 第25-26页 |
| 2.4.2 算法示例 | 第26-29页 |
| 2.5 两种算法性能比较 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于 Apriori 算法的改进研究 | 第31-41页 |
| 3.1 改进背景 | 第31-32页 |
| 3.2 Apriori 算法的传统改进方法 | 第32-33页 |
| 3.3 优化算法——OApriori 算法 | 第33-40页 |
| 3.3.1 OApriori 算法的主要思路 | 第33页 |
| 3.3.2 理论依据 | 第33-34页 |
| 3.3.3 OApriori 算法描述 | 第34-35页 |
| 3.3.4 OApriori 算法实现 | 第35-36页 |
| 3.3.5 OApriori 算法示例 | 第36-40页 |
| 3.3.6 OApriori 算法性能分析 | 第40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 城市道路交通信息特性 | 第41-49页 |
| 4.1 道路交通状态评价 | 第41-44页 |
| 4.1.1 速度评价 | 第41-42页 |
| 4.1.2 浮动车特性 | 第42页 |
| 4.1.3 道路交通拥堵分析 | 第42-44页 |
| 4.2 城市道路交通数据准备 | 第44-48页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第44-45页 |
| 4.2.2 数据选择 | 第45-46页 |
| 4.2.3 数据预处理 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 城市道路交通拥堵挖掘研究 | 第49-65页 |
| 5.1 本章的研究思路 | 第49页 |
| 5.2 区域内道路拥堵关联分析 | 第49-55页 |
| 5.2.1 早高峰期间区域内道路拥堵关联分析 | 第49-53页 |
| 5.2.2 晚高峰期间区域内道路拥堵关联分析 | 第53-55页 |
| 5.3 不同区域间道路拥堵关联分析 | 第55-59页 |
| 5.3.1 早高峰期间不同区域桥梁拥堵关联分析 | 第56-57页 |
| 5.3.2 晚高峰期间不同区域桥梁拥堵关联分析 | 第57-59页 |
| 5.4 参数综合分析 | 第59-64页 |
| 5.4.1 不变参数分析 | 第59-61页 |
| 5.4.2 变参数分析 | 第61-63页 |
| 5.4.3 小结 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 待研究的问题 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
