| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题背景 | 第10页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容及预期目标 | 第11-12页 |
| ·论文的章节安排 | 第12-13页 |
| 2 营运车辆超速分析的提出及相关技术 | 第13-25页 |
| ·国内外超速分析的研究现状 | 第13-14页 |
| ·存在的问题和解决途径 | 第14-15页 |
| ·存在的问题 | 第14页 |
| ·解决途径 | 第14-15页 |
| ·数据仓库技术 | 第15-17页 |
| ·数据仓库定义、特点和数据组织 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的多维数据模型 | 第16-17页 |
| ·OLAP 技术 | 第17-21页 |
| ·OLAP 的定义、多维概念和多维操作 | 第17-20页 |
| ·OLAP 的存储结构 | 第20-21页 |
| ·聚类分析技术 | 第21-24页 |
| ·聚类分析的定义和分类 | 第22-23页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 营运车辆超速规律分析总体方案 | 第25-30页 |
| ·对超速规律的需求 | 第25页 |
| ·解决思路 | 第25-26页 |
| ·超速规律分析总体方案 | 第26-27页 |
| ·工作原理与流程 | 第27-28页 |
| ·关键技术 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于DBSCAN 的营运车辆超速点聚类分析 | 第30-39页 |
| ·营运车辆超速多发点段排查意义及研究现状 | 第30页 |
| ·基于密度的DBSCAN 聚类算法简介 | 第30-31页 |
| ·基于 DBSCAN 的营运车辆超速点聚类分析算法 | 第31-36页 |
| ·营运车辆超速特征 | 第31页 |
| ·DBSCAN 聚类算法的适用性与改进 | 第31-32页 |
| ·基于DBSCAN 的营运车辆超速点聚类算法的逻辑思想 | 第32-34页 |
| ·基于 DBSCAN 的营运车辆超速点聚类算法描述 | 第34-36页 |
| ·基于 DBSCAN 的营运车辆超速点聚类模型设计 | 第36-38页 |
| ·超速点聚类算法功能设计 | 第36页 |
| ·算法参数的确定 | 第36页 |
| ·算法数据结构的建立 | 第36-37页 |
| ·聚类结果显示功能设计 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于OLAP 的营运车辆超速规律分析关键技术 | 第39-56页 |
| ·数据预处理 | 第39-40页 |
| ·多维数据集的生成与访问 | 第40-44页 |
| ·基于Analysis Services 的OLAP 解决方案 | 第40-41页 |
| ·创建OLAP 多维数据集 | 第41-42页 |
| ·用MDX 和ADO MD 访问OLAP 数据 | 第42-44页 |
| ·OLAP 多表连接查询算法性能分析 | 第44-52页 |
| ·传统的多表连接算法 | 第44-45页 |
| ·多表哈希连接算法 | 第45-48页 |
| ·多表排序连接算法 | 第48-49页 |
| ·算法改进与实验结果分析 | 第49-52页 |
| ·OLAP 多维数据前端展示实现 | 第52-55页 |
| ·数据透视表服务 | 第52-53页 |
| ·与数据源的交互设计 | 第53-54页 |
| ·调整数据透视图的布局 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 应用情况 | 第56-63页 |
| ·应用环境 | 第56页 |
| ·基础数据 | 第56-57页 |
| ·基于 DBSCAN 的营运车辆超速点聚类分析应用实例分析 | 第57-60页 |
| ·基于OLAP 的营运车辆超速多维分析方法应用实例分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 7 总结与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68-70页 |
