基于多分类的车辆轨迹地图匹配算法的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 挑战及研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文结构概述 | 第15-17页 |
| 第2章 相关工作 | 第17-37页 |
| 2.1 GPS背景知识 | 第17-19页 |
| 2.2 地理信息系统及Arcgi s背景知识 | 第19-21页 |
| 2.2.1 地理信息系统 | 第19-20页 |
| 2.2.2 ArcGIS概述 | 第20-21页 |
| 2.3 Hadoop及MapReduce计算框架 | 第21-23页 |
| 2.3.1 Hadoop概述 | 第21-22页 |
| 2.3.2 MapReduce概述 | 第22-23页 |
| 2.4 支持向量机算法 | 第23-30页 |
| 2.4.1 线性判别函数 | 第24页 |
| 2.4.2 广义线性判别函数 | 第24-26页 |
| 2.4.3 最优分类面 | 第26-28页 |
| 2.4.4 支持向量机 | 第28-30页 |
| 2.4.5 多分类SVM算法 | 第30页 |
| 2.5 极限学习机算法 | 第30-35页 |
| 2.5.1 前馈神经网络 | 第30-33页 |
| 2.5.2 基本的ELM算法 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 数据分析及算法框架 | 第37-45页 |
| 3.1 问题定义 | 第37-38页 |
| 3.2 数据集 | 第38-41页 |
| 3.2.1 出租车数据集 | 第38页 |
| 3.2.2 路网数据集 | 第38-41页 |
| 3.3 研究框架 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-45页 |
| 第4章 基于多分类的车辆轨迹地图匹配 | 第45-63页 |
| 4.1 基于网格划分的数据预处理 | 第45-51页 |
| 4.1.1 路网的划分 | 第45-47页 |
| 4.1.2 纠正路网 | 第47-48页 |
| 4.1.3 出租车轨迹的提取 | 第48-51页 |
| 4.2 获取训练数据 | 第51-60页 |
| 4.2.1 利用GPS数据集进行标注 | 第52-53页 |
| 4.2.2 利用路网中的GPS数据进行标注 | 第53-55页 |
| 4.2.3 插值获取训练数据 | 第55-60页 |
| 4.3 建立训练模型 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 实验设计与分析 | 第63-75页 |
| 5.1 实验环境 | 第63页 |
| 5.2 实验过程概述 | 第63-64页 |
| 5.3 实验与性能评估 | 第64-74页 |
| 5.3.1 第一部分实验 | 第65-70页 |
| 5.3.2 第一部分实验性能评估 | 第70页 |
| 5.3.3 第二部分实验 | 第70-73页 |
| 5.3.4 第二部分实验性能评估 | 第73-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 结论 | 第75-76页 |
| 6.2 未来展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与的项目 | 第83页 |
