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智慧交通运行状态数据分析系统设计与分析

摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第6-8页
专用术语注释表第8-10页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究的目的与意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12页
        1.3.1 国外研究现状第12页
        1.3.2 国内研究现状第12页
    1.4 论文主要工作和安排第12-14页
第二章 交通服务智慧化的关键技术与数据挖掘第14-27页
    2.1 交通信息采集技术第14-18页
        2.1.1 路网检测技术第14-16页
        2.1.2 浮动车检测技术第16-18页
    2.2 交通网络传输技术第18-20页
        2.2.1 无线传感网第18-19页
        2.2.2 移动通信网络第19-20页
    2.3 交通信息处理技术第20-25页
        2.3.1 交通信息特征第20-21页
        2.3.2 数据挖掘的提出与发展第21-22页
        2.3.3 数据挖掘的过程第22-23页
        2.3.4 分布式计算与 Hadoop第23-25页
        2.3.5 交通信息处理方案第25页
    2.4 交通服务智慧化的整体架构第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 智慧交通运行状态数据分析系统的设计与部署第27-41页
    3.1 数据挖掘的分类第27-30页
        3.1.1 预测建模第27-28页
        3.1.2 关联分析第28页
        3.1.3 聚类分析第28-29页
        3.1.4 异常检测第29-30页
    3.2 Hadoop 生态系统与工作机制第30-36页
        3.2.1 Hadoop 的架构第30-31页
        3.2.2 Hadoop 分布式文件系统第31-32页
        3.2.3 MapReduce第32-33页
        3.2.4 MapReduce 工作机制第33-35页
        3.2.5 HBase第35-36页
    3.3 智慧交通运行状态数据分析系统的架构第36-37页
    3.4 智慧交通运行状态数据分析系统平台部署第37-40页
        3.4.1 配置 SSH 无密码登陆第37-38页
        3.4.2 Hadoop 群集安装第38-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 智慧交通运行状态数据分析系统的挖掘算法分析第41-51页
    4.1 经典的数据挖掘算法第41-46页
        4.1.1 判定树分类第41-42页
        4.1.2 贝叶斯分类第42-43页
        4.1.3 Apriori 算法第43-44页
        4.1.4 K-Means 算法第44-45页
        4.1.5 Fuzzy C-Means 算法第45-46页
    4.2 基于 Hadoop 的挖掘算法改进第46-50页
        4.2.1 基于 MapReduce 的 Apriori 算法的改进第46页
        4.2.2 基于 MapReduce 的 Apriori 算法实例分析第46-50页
    4.3 本章小结第50-51页
第五章 实验结果与分析第51-66页
    5.1 实验数据第51-52页
    5.2 实验环境第52-55页
        5.2.1 硬件配置第52-53页
        5.2.2 软件配置第53-55页
    5.3 基于 Hadoop 的数据挖掘实现第55-60页
        5.3.1 Hadoop 挖掘过程第55页
        5.3.2 数据准备阶段第55-57页
        5.3.3 MapReduce 阶段第57-60页
        5.3.4 Main 阶段第60页
    5.4 数据流分析第60-61页
    5.5 实验结果第61-63页
    5.6 实验结果分析第63-65页
        5.6.1 实验指标定义第63页
        5.6.2 结果分析第63-65页
    5.7 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 本文工作总结第66页
    6.2 未来展望第66-68页
参考文献第68-70页
附录 1 程序清单第70-71页
附录 2 攻读硕士学位期间撰写的论文第71-72页
附录 3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第72-73页
致谢第73页

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