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基于多轨迹特征的位置预测方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 位置预测技术的研究现状第12-14页
    1.3 问题的提出第14-15页
    1.4 本文研究内容第15-16页
    1.5 本文组织结构第16-17页
第2章 预备知识及相关工作第17-29页
    2.1 位置预测技术的相关工作第17-20页
        2.1.1 基于线性回归模型的位置预测第17-18页
        2.1.2 基于Markov模型的位置预测第18-19页
        2.1.3 基于频繁轨迹模式的位置预测第19-20页
        2.1.4 现存位置预测方法分析第20页
    2.2 语义轨迹方面的相关工作和相关知识第20-22页
    2.3 相似性计算的相关工作和相关知识第22-25页
    2.4 轨迹聚类的相关工作和相关知识第25-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第3章 问题定义和数据预处理第29-41页
    3.1 问题定义第29-30页
    3.2 系统框架第30-35页
    3.3 数据预处理第35-40页
        3.3.1 GPS轨迹转化为语义序列第35-38页
        3.3.2 GPS轨迹转化为网格序列第38-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 建立语义预测模型和空间预测模型第41-61页
    4.1 语义预测模型的建立第41-54页
        4.1.1 基于语义特征和时间特征的语义序列相似度计算第41-45页
        4.1.2 基于语义序列相似度的轨迹聚类第45-51页
        4.1.3 基于轨迹聚类结果建立语义模式树第51-54页
    4.2 基于网格序列的空间预测模型第54-60页
    4.3 本章小结第60-61页
第5章 基于多轨迹特征的位置预测第61-67页
    5.1 待解决的问题第61页
    5.2 基于语义模式树的行为预测第61-64页
    5.3 基于多轨迹特征的位置预测方法第64-65页
    5.4 本章小结第65-67页
第6章 实验分析第67-79页
    6.1 实验基本设置第67-68页
        6.1.1 基本设置第67页
        6.1.2 实验数据集第67-68页
    6.2 评价方法的制定第68-70页
    6.3 各模块有效性的评估第70-76页
        6.3.1 预处理的有效性第70-71页
        6.3.2 相关参数设置对预测准确性的影响第71-74页
        6.3.3 聚类算法的有效性第74-76页
        6.3.4 考虑语义特征的有效性评估第76页
    6.4 位置预测性能的评估第76-78页
        6.4.1 预测的效率的评估第76-77页
        6.4.2 预测准确性评估第77-78页
    6.5 本章小结第78-79页
第7章 结论第79-81页
    7.1 总结第79-80页
    7.2 未来工作第80-81页
参考文献第81-87页
致谢第87-89页
攻读硕士学位期间的论文项目情况第89页

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