基于粒子滤波的公交到站时间预测系统的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究与应用现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关工作与基础知识 | 第13-18页 |
| 2.1 Spark介绍 | 第13-15页 |
| 2.1.1 Spark基本体系结构 | 第13-14页 |
| 2.1.2 SparkStreaming | 第14-15页 |
| 2.2 粒子滤波算法介绍 | 第15-17页 |
| 2.2.1 贝叶斯滤波 | 第15-16页 |
| 2.2.2 蒙特卡洛近似思想 | 第16页 |
| 2.2.3 粒子滤波 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 公交车到站时间预测模型建立 | 第18-32页 |
| 3.1 计算需求的分析 | 第18-20页 |
| 3.2 公交车GPS行驶数据预处理 | 第20-23页 |
| 3.3 关于粒子滤波多步预测精度问题的改进研究 | 第23-27页 |
| 3.4 预测模型建立 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 公交车到站时间预测系统设计与实现 | 第32-38页 |
| 4.1 数据预处理过程设计与实现 | 第32-34页 |
| 4.2 预测过程设计与实现 | 第34-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 系统测试和测试结果分析 | 第38-53页 |
| 5.1 实验数据来源说明 | 第38-39页 |
| 5.2 实验环境 | 第39-41页 |
| 5.3 实验内容及过程设计 | 第41-42页 |
| 5.3.1 误差指标选择 | 第41页 |
| 5.3.2 实验内容 | 第41页 |
| 5.3.3 实验过程设计 | 第41-42页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第42-52页 |
| 5.4.1 核心参数设定 | 第42-46页 |
| 5.4.2 预测效果及分析 | 第46-52页 |
| 5.5 本章小节 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
