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基于数据挖掘的四维航迹精密预测方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
缩略词第10-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-15页
     ·国外发展概况第12-14页
     ·国内发展概况第14-15页
   ·论文主要内容和结构安排第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第二章 四维航迹预测算法介绍第17-23页
   ·四维航迹预测算法概述第17-21页
     ·算法概述第17-18页
     ·主流四维航迹预测算法介绍[30]第18-21页
   ·本文算法介绍第21-23页
第三章 基于谱聚类的历史雷达轨迹聚类分析第23-33页
   ·历史飞行数据聚类第23-26页
     ·谱聚类算法介绍第23-24页
     ·基于谱聚类的历史飞行数据聚类分析第24-26页
   ·密集轨迹求取第26-29页
     ·基于KDE的密集轨迹提取算法原理第26-28页
     ·算法过程第28-29页
   ·实例验证第29-32页
     ·聚类结果分析第29-32页
     ·密集轨迹第32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 基于时空数据挖掘管理的FPR-Tree索引建立第33-51页
   ·基于隐马尔科夫模型(HMM)的航空地图匹配第33-38页
     ·地图匹配及隐马尔科夫模型介绍第33-35页
     ·航空器运行轨迹地图匹配算法第35-37页
     ·实例分析第37-38页
   ·基于频繁路径树和R树的历史飞行数据索引FPR-Tree第38-46页
     ·索引建立思想及索引结构第38-41页
     ·定位点网格路径生成第41-42页
     ·顶层索引建立第42-45页
     ·底层索引建立第45-46页
   ·基于R树的移动对象的k近邻轨迹(kNNT)检索第46-50页
     ·移动对象的k近邻点检索第46-48页
     ·移动对象的k近邻轨迹(kNNT)检索第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 基于数据挖掘的航迹预测算法设计及系统实现第51-65页
   ·算法框架第51-52页
     ·问题定义第51-52页
     ·算法原理及框架第52页
   ·算法过程第52-56页
     ·算法输入第52-53页
     ·算法步骤第53-56页
     ·参数选择第56页
   ·验证分析第56-60页
     ·预测算法时空效率分析第57-58页
     ·预测算法预测准确性分析第58-60页
   ·基于数据挖掘的航迹预测原型系统实现第60-64页
     ·系统功能设计第60页
     ·系统构架第60-61页
     ·系统界面设计第61-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 成果与总结第65-66页
   ·论文主要成果第65页
   ·课题研究展望第65-66页
参考文献第66-71页
致谢第71-72页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第72页

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