基于车联网大数据的交通拥堵算法研究及应用
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 概述 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国外研究动态 | 第8-9页 |
| 1.3 国内研究动态 | 第9-10页 |
| 1.4 本论文目标 | 第10-11页 |
| 1.5 论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关技术 | 第12-16页 |
| 2.1 车联网技术 | 第12页 |
| 2.2 移动数据采集技术 | 第12-13页 |
| 2.2.1 安卓车机产品开始进入市场 | 第13页 |
| 2.2.2 移动通信网络发达 | 第13页 |
| 2.3 大数据分析 | 第13-16页 |
| 2.3.1 道路的通行能力 | 第13-14页 |
| 2.3.2 出行高峰 | 第14页 |
| 2.3.3 突发性堵车 | 第14页 |
| 2.3.4 常规性堵车 | 第14页 |
| 2.3.5 传统的避拥方法 | 第14-15页 |
| 2.3.6 大数据分析避拥 | 第15-16页 |
| 第三章 需求分析 | 第16-20页 |
| 3.1 车联网技术的现状分析 | 第16页 |
| 3.2 系统功能需求 | 第16-18页 |
| 3.2.1 车辆端数据采集与计算 | 第16-17页 |
| 3.2.2 云端数据存取 | 第17页 |
| 3.2.3 云端数据分析 | 第17-18页 |
| 3.2.4 云端实时计算 | 第18页 |
| 3.2.5 其他功能需求 | 第18页 |
| 3.3 系统性能需求 | 第18-20页 |
| 第四章 系统设计 | 第20-48页 |
| 4.1 设计目标和原则 | 第20页 |
| 4.1.1 设计目标 | 第20页 |
| 4.1.2 设计原则 | 第20页 |
| 4.2 系统设计 | 第20-23页 |
| 4.2.1 系统组成 | 第20-21页 |
| 4.2.2 物理架构设计 | 第21-23页 |
| 4.3 功能设计 | 第23-25页 |
| 4.3.1 数据采集模块 | 第23-24页 |
| 4.3.2 本地计算模块 | 第24页 |
| 4.3.3 数据发送模块 | 第24页 |
| 4.3.4 数据存取模块 | 第24页 |
| 4.3.5 数据分析模块 | 第24页 |
| 4.3.6 实时计算模块 | 第24-25页 |
| 4.3.7 数据查询模块 | 第25页 |
| 4.4 核心模型的建立与核心算法设计 | 第25-43页 |
| 4.4.1 车辆的数据模型 | 第25-26页 |
| 4.4.2 路径数据模型 | 第26-28页 |
| 4.4.3 拥堵级别模型 | 第28-29页 |
| 4.4.4 其他因素模型 | 第29-30页 |
| 4.4.5 数据采集和坐标变换算法 | 第30-33页 |
| 4.4.6 本地计算算法设计 | 第33-36页 |
| 4.4.7 数据分析算法设计 | 第36-38页 |
| 4.4.8 实时计算算法设计 | 第38-43页 |
| 4.5 数据库设计 | 第43-48页 |
| 4.5.1 数据库概念设计 | 第43-44页 |
| 4.5.2 数据库逻辑设计 | 第44-48页 |
| 第五章 系统实现 | 第48-68页 |
| 5.1 系统配置 | 第48页 |
| 5.1.1 网络及后台环境 | 第48页 |
| 5.1.2 车载端环境 | 第48页 |
| 5.2 数据采集模块的实现 | 第48-49页 |
| 5.3 数据存取模块的实现 | 第49-54页 |
| 5.3.1 地图数据接口 | 第50-51页 |
| 5.3.2 GPS数据接口 | 第51页 |
| 5.3.3 天气数据接口 | 第51-54页 |
| 5.4 数据分析模块的实现 | 第54-60页 |
| 5.4.1 样本路段和区域的选择 | 第55-56页 |
| 5.4.2 路段的日期因素计算 | 第56-57页 |
| 5.4.3 时段拥堵情况计算 | 第57-58页 |
| 5.4.4 突发性拥堵计算 | 第58-60页 |
| 5.5 实时计算模块的实现 | 第60-63页 |
| 5.6 系统实际应用测试 | 第63-68页 |
| 5.6.1 系统测试软件环境 | 第63页 |
| 5.6.2 实际测试 | 第63-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
