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基于群智感知的城市私家车轨迹恢复研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究的背景及意义第10-11页
    1.2 相关研究第11-15页
        1.2.1 轨迹恢复的研究现状第11-12页
        1.2.2 群智感知的研究现状第12-15页
    1.3 论文的主要研究内容及贡献第15-17页
    1.4 论文的组织结构第17-18页
第2章 相关理论知识第18-24页
    2.1 Canopy-Kmeans聚类算法第18-20页
    2.2 指数分布第20-21页
    2.3 柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验第21-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 系统建模第24-31页
    3.1 数据集及基础假设第24-26页
        3.1.1 数据集第24-25页
        3.1.2 基础假设第25-26页
    3.2 城市私家车轨迹恢复系统的数学模型第26-29页
        3.2.1 基本概念的定义第27-28页
        3.2.2 城市私家车轨迹恢复系统的形式化描述第28-29页
    3.3 系统框架第29页
    3.4 本章小结第29-31页
第4章 城市路网中道路通行时间的建模第31-38页
    4.1 城市私家车的行驶规律分析第31-35页
    4.2 道路通行时间建模第35-37页
    4.3 本章小结第37-38页
第5章 基于群智感知的数据传输算法第38-45页
    5.1 城市私家车轨迹恢复问题的转化第38-39页
    5.2 车辆碰面时数据包的传输选择策略第39-42页
    5.3 车辆碰面时数据包的传输算法第42-43页
    5.4 本章小结第43-45页
第6章 实验与分析第45-57页
    6.1 实验平台第45页
    6.2 数据集的划分第45-46页
    6.3 实验评价标准第46-47页
    6.4 轨迹恢复系统的有效性分析第47-55页
        6.4.1 Canopy-Kmeans聚类算法的效果评估第47-51页
        6.4.2 群智感知网络中传输算法的性能评估第51-54页
        6.4.3 群智感知网络中数据包信息效用的分析第54-55页
    6.5 本章小结第55-57页
第7章 总结与展望第57-60页
    7.1 全文总结第57-58页
    7.2 未来工作展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第65-66页
学位论文修改说明第66页

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