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基于SAMR的多数据融合城市出租车载客引导方法研究

CONTENTS第7-10页
摘要第10-11页
ABSTRACT第11页
符号说明第12-13页
第一章 绪论第13-18页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外发展现状第14-16页
    1.3 本文所做的工作第16页
    1.4 论文组织第16-18页
第二章 城市交通信息处理技术框架第18-31页
    2.1 城市交通数据采集第18-20页
        2.1.1 出租车营运数据采集及数据格式第18-20页
        2.1.2 道路状况数据采集第20页
    2.2 SAMR理论第20-22页
        2.2.1 Mesh Distortion(网格线性细化)第21页
        2.2.2 Point-wise Structured Refinement(网格逐点细化)第21-22页
        2.2.3 Block Structured(网格分块细化)第22页
    2.3 交通分配第22-27页
        2.3.1 交通均衡问题第22-23页
        2.3.2 全有全无分配方法第23-24页
        2.3.3 Wardrop第一原理第24-26页
        2.3.4 Wardrop第二原理第26页
        2.3.5 交通分配模型的指导意义第26-27页
    2.4 Android系统的移动终端平台展示技术第27-30页
        2.4.1 Android简介第27-28页
        2.4.2 Android系统架构第28-29页
        2.4.3 Android应用程序框架第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于SAMR理论的出租车叫车点分布第31-39页
    3.1 出租车叫车点分布统计算法模型第31页
    3.2 乘客叫车点判别第31-33页
        3.2.1 判别流程第32页
        3.2.2 算法计算过程第32-33页
        3.2.3 判别结果显示第33页
    3.3 单级网格下的叫车点分布统计第33-36页
        3.3.1 叫车密度概念及单级网格应用第34-35页
        3.3.2 网格划分的边界问题第35-36页
    3.4 基于SAMR的多级网格叫车分布统计和数据存储第36-38页
        3.4.1 多级网格划分准则第36-37页
        3.4.2 数据网格化第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 多数据融合载客引导方法第39-45页
    4.1 载客引导的影响因素分析第39-42页
        4.1.1 乘客乘车分布和自身车辆位置影响分析第39-40页
        4.1.2 周边出租车位置影响分析第40-41页
        4.1.3 路况影响分析第41-42页
    4.2 载客引导算法第42-44页
        4.2.1 Dijkstra算法原理第42-43页
        4.2.2 Dijkstra算法描述第43页
        4.2.3 载客引导算法第43-44页
    4.3 本章小结第44-45页
第五章 出租车载客引导应用系统第45-58页
    5.1 设计方案与系统结构组成第45-47页
    5.2 开发与运行环境第47-48页
        5.2.1 开发平台与环境第48页
        5.2.2 运行平台与环境第48页
        5.2.3 通信接口、数据库及地图平台第48页
    5.3 基本功能第48-49页
    5.4 后台系统设计第49-50页
    5.5 通信与接口设计第50-53页
        5.5.1 通信方式选取第50-52页
        5.5.2 接口设置第52页
        5.5.3 通信协议第52-53页
    5.6 终端设计第53-56页
        5.6.1 界面UI及交互设计第53-54页
        5.6.2 电子地图实现第54-55页
        5.6.3 道路规划及路况显示第55-56页
    5.7 运行结果展示第56-57页
    5.8 本章小结第57-58页
第六章 总结和展望第58-60页
    6.1 总结第58页
    6.2 工作展望第58-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间发表的论文专利及参加的科研项目第66-67页
附表第67页

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