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基于车牌自动识别数据的机动车出行路径挖掘算法研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第13-27页
    1.1 课题来源第13页
    1.2 研究背景第13-18页
        1.2.1 机动车出行路径的相关定义第14-16页
        1.2.2 各类交通传感器及其特点第16-18页
    1.3 研究内容及意义第18-19页
        1.3.1 研究内容第18-19页
        1.3.2 研究意义第19页
    1.4 研究现状第19-25页
        1.4.1 车牌识别数据相关研究第19-20页
        1.4.2 行程时间估计的相关研究第20-22页
        1.4.3 出行路径提取算法相关研究第22-25页
    1.5 技术路线及章节安排第25-27页
        1.5.1 技术路线第25-26页
        1.5.2 章节安排第26-27页
2 数据预处理第27-39页
    2.1 车牌识别数据第28-30页
        2.1.1 维归约第28页
        2.1.2 最大-最小规范第28-30页
        2.1.3 数值规约第30页
    2.2 交叉口点位数据第30-32页
        2.2.1 设备点位数据修正第31页
        2.2.2 交叉口实际点位聚类第31-32页
        2.2.3 交叉口虚拟点位设置第32页
    2.3 路网时空数据第32-37页
        2.3.1 路网拓扑数据第32-33页
        2.3.2 路段行程时间滤波第33-37页
    2.4 本章小结第37-39页
3 基于路径子串组合最优化的行程时间估计算法第39-55页
    3.1 路径子串行程时间数据采集第39-42页
        3.1.1 建立路径子串数据集第40-41页
        3.1.2 路径子串的分布式采集第41-42页
    3.2 路段行程时间重构第42-50页
        3.2.1 路段行程时间张量第43-45页
        3.2.2 张量分解原理第45-47页
        3.2.3 路段行程时间重构第47-50页
    3.3 基于路径子串组合最优化的行程时间估计算法第50-53页
        3.3.1 理论基础第50-51页
        3.3.2 算法步骤第51-53页
    3.4 本章小结第53-55页
4 基于车牌识别数据的出行路径提取算法第55-67页
    4.1 出行链获取及分离第55-57页
        4.1.1 出行链获取第55页
        4.1.2 出行链分离第55-56页
        4.1.3 速度阈值的确定第56-57页
    4.2 基于A~*算法的最短行驶路径搜索第57-58页
    4.3 基于KSP算法及GRA算法的出行路径补全算法第58-66页
        4.3.1 构建出行路径可行解集合第59-60页
        4.3.2 KSP(K则最短路径)算法第60-62页
        4.3.3 出行路径决策指标第62-64页
        4.3.4 基于GRA的出行路径补全决策算法第64-66页
    4.4 本章小结第66-67页
5 实验结果及分析第67-81页
    5.1 数据集第67-68页
    5.2 路径行程时间估计算法验证第68-74页
        5.2.1 评价指标及基线算法第68-70页
        5.2.2 路段行程时间重构算法验证第70-74页
        5.2.3 路径行程时间估计算法验证第74页
    5.3 出行路径提取算法验证第74-81页
        5.3.1 算法有效性分析第74-76页
        5.3.2 漏检情况分析第76-78页
        5.3.3 出行路径的时空分布情况第78-81页
6 结论及展望第81-85页
    6.1 结论第81-82页
    6.2 展望第82-85页
参考文献第85-89页
附录A第89-99页
    A.1 路段行程时间提取及滤波第89-91页
    A.2 POI点检索程序第91-93页
    A.3 张量分解程序第93-95页
    A.4 KSP算法程序第95-97页
    A.5 其他第97-99页
附录B第99页
    作者简介第99页
    攻读硕士学位期间发表的文章第99页
    专利名称第99页
    参与项目第99页

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