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基于轨迹数据的出行目的地预测及隐私保护方法研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 本课题研究背景及意义第10页
    1.2 目的地预测与位置隐私保护的分析应用第10-12页
        1.2.1 目的地预测的应用第11页
        1.2.2 位置隐私保护的应用第11-12页
    1.3 课题研究的现状第12-14页
        1.3.1 目的地预测的研究现状第12-13页
        1.3.2 位置隐私保护的研究现状第13-14页
    1.4 论文研究的内容及章节安排第14-15页
第2章 相关技术的预备知识介绍第15-19页
    2.1 数据预处理第15-16页
    2.2 地图网格化第16-17页
    2.3 马尔可夫模型第17-18页
    2.4 本章小结第18-19页
第3章 基于GPS轨迹数据的目的地预测算法研究第19-36页
    3.1 子轨迹合成算法进行目的地预测第19-24页
        3.1.1 子轨迹合成算法的基本原理第19页
        3.1.2 算法的基本步骤第19-21页
        3.1.3 子轨迹合成算法的实验结果与性能分析第21-24页
    3.2 基于时间的预测算法进行目的地预测研究第24-35页
        3.2.1 网格划分第24-25页
        3.2.2 时段划分第25-29页
        3.2.3 分模态马尔可夫模型第29-32页
        3.2.4 算法的实验结果与性能分析第32-35页
    3.3 本章小结第35-36页
第4章 基于手机信令数据的位置隐私保护算法研究第36-51页
    4.1 多种情境下的隐私保护研究第36-39页
        4.1.1 快照LBS的隐私保护研究第37-38页
        4.1.2 连续LBS的隐私保护研究第38-39页
    4.2 目的地预测的位置隐私保护第39-44页
        4.2.1 轨迹端点剪切法的位置隐私保护第40-41页
        4.2.2 基于时间的轨迹端点剪切法的位置隐私保护第41-42页
        4.2.3 实验结果对比与分析第42-44页
    4.3 轨迹数据公布的隐私保护第44-49页
        4.3.1 基于地图网格化的轨迹隐私保护第45-46页
        4.3.2 基于轨迹聚类的轨迹隐私保护第46-49页
    4.4 本章小结第49-51页
第5章 总结与展望第51-53页
    5.1 本文的总结第51页
    5.2 前景展望第51-53页
参考文献第53-60页
作者简介及科研成果第60-61页
致谢第61页

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