| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-34页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第15-17页 |
| 1.2 VANET概述 | 第17-25页 |
| 1.2.1 车用网络的结构 | 第18-19页 |
| 1.2.2 VANET技术的发展现状 | 第19-23页 |
| 1.2.3 VANET的特点 | 第23-24页 |
| 1.2.4 VANET的主要应用 | 第24-25页 |
| 1.3 VANET中车辆移动模型 | 第25-27页 |
| 1.3.1 车辆移动模型的特点 | 第26页 |
| 1.3.2 车辆移动模型研究现状 | 第26-27页 |
| 1.4 VANET路由协议 | 第27-28页 |
| 1.4.1 VANET路由协议发展 | 第27页 |
| 1.4.2 VANET路由协议分类 | 第27-28页 |
| 1.5 VANET预测模型 | 第28-31页 |
| 1.5.1 VANET交通预测模型 | 第28-30页 |
| 1.5.2 乘客候车推荐模型 | 第30-31页 |
| 1.6 本文主要研究内容与组织结构 | 第31-34页 |
| 第2章 基于动态路径规划的VANET车辆移动模型 | 第34-57页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 相关工作 | 第34-37页 |
| 2.3 基于动态路径规划的车辆移动模型 | 第37-49页 |
| 2.3.1 DPPMM模型设计 | 第37-38页 |
| 2.3.2 DPPMM模型详细设计 | 第38-49页 |
| 2.4 模型仿真实验及性能评估 | 第49-56页 |
| 2.4.1 仿真实验设计 | 第49页 |
| 2.4.2 实验结果及分析 | 第49-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 VANET中基于容迟网络的按需路由协议 | 第57-81页 |
| 3.1 引言 | 第57-58页 |
| 3.2 相关工作 | 第58-60页 |
| 3.3 MANET中经典路由协议在VANET中的研究 | 第60-65页 |
| 3.3.1 相关路由协议 | 第60-61页 |
| 3.3.2 实验环境搭建及仿真 | 第61-65页 |
| 3.4 基于容迟网络的VANET网络协议 | 第65-75页 |
| 3.4.1 DT-AODV按需路由发现过程设计 | 第66-67页 |
| 3.4.2 改进的马尔可夫移动节点预测模型 | 第67-69页 |
| 3.4.3 DT-AODV中容迟机制设计 | 第69-75页 |
| 3.4.4 DT-AODV详细设计 | 第75页 |
| 3.5 DT-AODV性能评估 | 第75-80页 |
| 3.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第4章 基于人工神经元网络的车辆行程时间预测模型 | 第81-97页 |
| 4.1 引言 | 第81-82页 |
| 4.2 相关工作 | 第82-84页 |
| 4.3 基于CLIQUE数据聚类算法 | 第84-88页 |
| 4.3.1 算法设计与实现 | 第84-86页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第86-88页 |
| 4.4 基于Dijkstra车辆行程时间预测模型 | 第88-92页 |
| 4.4.1 基于ANN的预测模型 | 第88-92页 |
| 4.4.2 基于ANN的Dijkstra预测算法 | 第92页 |
| 4.5 模型预测精度评估 | 第92-96页 |
| 4.6 本章小结 | 第96-97页 |
| 第5章 基于出租车轨迹数据挖掘的乘客候车时间预测模型 | 第97-112页 |
| 5.1 引言 | 第97页 |
| 5.2 相关工作 | 第97-99页 |
| 5.3 基于历史数据的打车概率预测模型 | 第99-104页 |
| 5.3.1 数据描述及预处理 | 第99页 |
| 5.3.2 打车概率预测模型设计 | 第99-104页 |
| 5.4 行人打车推荐系统的设计与实现 | 第104-107页 |
| 5.4.1 系统整体设计方案 | 第104-106页 |
| 5.4.2 数据存储结构设计 | 第106-107页 |
| 5.5 实验结果与性能评估 | 第107-110页 |
| 5.6 本章小结 | 第110-112页 |
| 结论 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第124-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 个人简历 | 第128页 |