基于云平台的海量浮动车数据地图匹配
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·地图匹配算法现状 | 第11-12页 |
| ·Hadoop现状 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第15-24页 |
| ·浮动车技术 | 第15-18页 |
| ·浮动车技术特点 | 第15-16页 |
| ·GPS技术介绍 | 第16-17页 |
| ·GPS数据误差来源 | 第17-18页 |
| ·GIS-T简介与ArcGIS介绍 | 第18-20页 |
| ·GIS-T技术 | 第18-19页 |
| ·ArcGIS软件 | 第19-20页 |
| ·Hadoop技术 | 第20-23页 |
| ·Hadoop起源 | 第20页 |
| ·Hadoop相关子项目 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 浮动车数据预处理 | 第24-33页 |
| ·浮动车数据坐标系转换 | 第24-28页 |
| ·地理坐标系介绍 | 第25页 |
| ·WGS-84与北京54坐标系转换 | 第25-28页 |
| ·海量浮动车数据分布式存储 | 第28-31页 |
| ·分布式文件系统—HDFS | 第28-30页 |
| ·HDFS容错机制 | 第30页 |
| ·HDFS海量数据存储的优势 | 第30-31页 |
| ·地图网络拓扑的生成 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 地图匹配 | 第33-46页 |
| ·路段匹配算法 | 第33-39页 |
| ·常见匹配算法 | 第33-37页 |
| ·路段匹配算法分析 | 第37-38页 |
| ·基于加权的路段匹配算法 | 第38-39页 |
| ·候选路段筛选算法 | 第39-42页 |
| ·基于网格候选路段筛选算法 | 第39-40页 |
| ·基于四叉树的候选路段筛选算法 | 第40-42页 |
| ·基于MapReduce模型的算法实现 | 第42-44页 |
| ·分布式编程模型对比 | 第42-43页 |
| ·基于MapReduce地图匹配 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 实验与测试 | 第46-54页 |
| ·Hadoop云平台搭建 | 第46-49页 |
| ·总体方案 | 第46页 |
| ·安装步骤 | 第46-49页 |
| ·MapReduce程序部署 | 第49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-53页 |
| ·匹配精度分析 | 第49-51页 |
| ·单点浮动车匹配分析 | 第51-52页 |
| ·并行匹配速度分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第59页 |
