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基于智能手机的交通模式判别系统的设计与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题的研究背景和意义第10-11页
    1.2 课题的主要研究内容第11-13页
        1.2.1 研究内容第11-12页
        1.2.2 面临的挑战和本文贡献第12-13页
    1.3 论文的组织结构第13-15页
第二章 当前研究基础综述第15-27页
    2.1 交通模式识别技术概述第15-19页
        2.1.1 模式识别基础第15-16页
        2.1.2 国内外交通模式识别研究现状第16-18页
        2.1.3 当前交通模式识别研究的总结第18-19页
    2.2 交通模式识别中分类算法的研究第19-23页
        2.2.1 模式识别分类算法简介第19-21页
        2.2.2 随机森林用于模型构建第21页
        2.2.3 随机森林用于特征选择第21-23页
    2.3 定位技术的研究第23-25页
        2.3.1 基站定位技术第23-24页
        2.3.2 WiFi定位技术第24页
        2.3.3 GPS定位技术第24-25页
        2.3.4 A-GPS定位技术第25页
    2.4 本章总结第25-27页
第三章 基于智能手机的交通模式识别方法设计与实现第27-50页
    3.1 设计思路第27-28页
    3.2 数据采集第28-31页
        3.2.1 设备与方法第28-29页
        3.2.2 时间窗口第29-30页
        3.2.3 原始数据的定义第30-31页
    3.3 特征提取第31-40页
        3.3.1 速度相关特征第31页
        3.3.2 加速度相关特征第31-33页
        3.3.3 声音相关特征第33-34页
        3.3.4 公共交通相关特征第34-40页
        3.3.5 GPS报告相关特征第40页
    3.4 基于随机森林的模型构建第40-41页
    3.5 实验分析第41-45页
        3.5.1 评价指标第41页
        3.5.2 分类模型的验证第41-42页
        3.5.3 加速度预处理方法的选择第42-43页
        3.5.4 模型训练结果第43页
        3.5.5 有效性验证第43-45页
    3.6 模型简化第45-49页
        3.6.1 基于随机森林的特征选择第45-46页
        3.6.2 特征重要性的排序第46-48页
        3.6.3 模型简化结果第48-49页
    3.7 本章总结第49-50页
第四章 交通模式判别系统的开发与实现第50-72页
    4.1 系统需求与整体架构第50-53页
        4.1.1 需求分析第50-52页
        4.1.2 概要设计第52-53页
        4.1.3 系统硬件设备与软件开发环境第53页
    4.2 系统详细设计第53-68页
        4.2.1 交互模块的设计第54-57页
        4.2.2 存储模块的设计第57-59页
        4.2.3 数据采集模块的设计第59-61页
        4.2.4 特征提取模块的设计第61-64页
        4.2.5 模式判别模块的设计第64-66页
        4.2.6 主控制模块的设计第66-68页
    4.3 系统运行介绍第68-71页
        4.3.1 应用程序页面交互第68-69页
        4.3.2 交通模式判别第69-70页
        4.3.3 历史交通轨迹列表第70页
        4.3.4 历史交通轨迹详细信息第70-71页
    4.4 本章总结第71-72页
第五章 交通模式判别系统的测试第72-76页
    5.1 系统测试环境第72页
    5.2 操作流程测试第72-73页
    5.3 交通模式判别结果测试第73-75页
        5.3.1 交通模式判别准确率第73-75页
        5.3.2 手机放置位置第75页
    5.4 本章总结第75-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 论文工作总结第76-77页
    6.2 进一步的研究工作第77-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-83页
攻读学位期间发表或已录用的学术论文第83页

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