| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·本文工作 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关技术的国内外研究现状 | 第18-27页 |
| ·基于云计算的智能交通系统 | 第18-21页 |
| ·智能交通中的线性规划及其求解 | 第21-23页 |
| ·线性规划问题求解 | 第21-22页 |
| ·通用干道双向绿波协调控制研究 | 第22页 |
| ·传感器空间分布优化方案 | 第22-23页 |
| ·城市道路单点实时自适应控制应用 | 第23页 |
| ·交通信号协调控制 | 第23页 |
| ·大规模稀疏方程组及其并行化求解 | 第23-26页 |
| ·直接法并行化和迭代法并行化 | 第24-25页 |
| ·大规模稀疏线性方程组的应用 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于云计算的智能交通服务模式 | 第27-38页 |
| ·基于云计算的智能交通服务的需求分析 | 第27-29页 |
| ·基于云计算的智能交通服务平台的体系结构 | 第29-31页 |
| ·基于云计算的智能交通服务平台的服务模式 | 第31-32页 |
| ·基于服务请求模式的车辆路径导航服务 | 第32-37页 |
| ·交通异常车流检测的原理分析 | 第33-35页 |
| ·车辆路径导航的处理流程 | 第35-36页 |
| ·车辆路径导航服务模式分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 面向单车车辆路径导航的GPS时空数据预处理 | 第38-52页 |
| ·GPS数据的分布式结构化处理 | 第38-41页 |
| ·GPS数据的结构设计 | 第38-40页 |
| ·GPS数据的分布式存储 | 第40-41页 |
| ·GPS异常数据的分析 | 第41-46页 |
| ·单车的GPS数据轨迹图形显示 | 第41-43页 |
| ·单车的GPS异常数据分析 | 第43-46页 |
| ·单车的GPS异常数据的数学建模 | 第46-51页 |
| ·离散数据的数学模型 | 第46-48页 |
| ·交叉数据的数学模型 | 第48-49页 |
| ·空白数据的数学模型 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 面向交通时空数据的数据并行化处理 | 第52-66页 |
| ·交通时空数据并行化处理的总体思路 | 第52-54页 |
| ·交通时空数据并行化处理的意义 | 第52页 |
| ·大规模稀疏线性方程组在交通时空数据处理中的作用 | 第52-53页 |
| ·面向稀疏系数矩阵的数据并行化处理总体思路 | 第53-54页 |
| ·面向稀疏系数矩阵的数据处理算法的并行性分析 | 第54-60页 |
| ·Block Lanczos算法分析 | 第54-56页 |
| ·Block Wiedemann算法分析 | 第56-59页 |
| ·算法的解算时间分析 | 第59页 |
| ·基于解算时间的算法选择策略 | 第59-60页 |
| ·面向稀疏系数矩阵的数据并行化模型 | 第60-65页 |
| ·行划分并行计算模型 | 第60-61页 |
| ·列划分并行计算模型 | 第61页 |
| ·行列划分并行计算模型 | 第61-63页 |
| ·基于计算量和通信量的模型选择策略 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 实验 | 第66-75页 |
| ·实验系统运行环境 | 第66-67页 |
| ·实验系统软件结构 | 第67-68页 |
| ·关键功能模块的设计与实现 | 第68-73页 |
| ·GPS时空数据预处理模块的设计与实现 | 第68-71页 |
| ·数据并行化处理模块的设计与实现 | 第71-73页 |
| ·数据并行化模型性能测试 | 第73-75页 |
| 第七章 结论与展望 | 第75-77页 |
| ·工作总结 | 第75页 |
| ·展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第82页 |