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 |