| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1. 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1. 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2. 国内外发展现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1. 国外发展现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2. 国内发展现状 | 第16-19页 |
| 2. 关键技术介绍 | 第19-25页 |
| 2.1. GPS 技术 | 第19-20页 |
| 2.2. 数据挖掘技术 | 第20-22页 |
| 2.3. WEB 服务技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1. JSP | 第22页 |
| 2.3.2. Ajax | 第22-23页 |
| 2.3.3. JDBC | 第23-24页 |
| 2.4. 本章小结 | 第24-25页 |
| 3. 基于 GPS 数据的城市交通分析系统体系框架 | 第25-35页 |
| 3.1. 交通分析系统架构原理 | 第25-26页 |
| 3.2. 交通分析系统工作流程 | 第26-30页 |
| 3.3. 交通分析系统架构设计 | 第30-33页 |
| 3.4. 本章小结 | 第33-35页 |
| 4. 基于决策树算法地图匹配的城市交通分析系统 | 第35-61页 |
| 4.1. 交通信息收集 | 第36-39页 |
| 4.2. 数据预处理 | 第39-46页 |
| 4.2.1. 缺失数据识别 | 第40-42页 |
| 4.2.2. 缺失数据处理 | 第42-43页 |
| 4.2.3. 错误数据识别 | 第43-44页 |
| 4.2.4. 错误数据处理 | 第44-46页 |
| 4.3. 地图匹配算法 | 第46-50页 |
| 4.3.1. 匹配算法概述 | 第46-47页 |
| 4.3.2. 常用地图匹配算法分类 | 第47-50页 |
| 4.4. 决策树算法 | 第50-55页 |
| 4.4.1. 决策树算法的原型 | 第50-54页 |
| 4.4.2. 决策树算法的改进 | 第54-55页 |
| 4.5. 决策树算法的应用模型 | 第55-59页 |
| 4.5.1. 训练集的构建 | 第55-56页 |
| 4.5.2. 最大信息属性的计算 | 第56-57页 |
| 4.5.3. 递归和剪枝 | 第57-59页 |
| 4.6. 本章小结 | 第59-61页 |
| 5. 研究结果分析与展示 | 第61-71页 |
| 5.1. 城市交通分析系统客户端 | 第61-64页 |
| 5.1.1. B/S 三层体系结构 | 第61-62页 |
| 5.1.2. highcharts.js 插件 | 第62-64页 |
| 5.2. 城市交通分析系统服务器端 | 第64页 |
| 5.3. 系统运行实例 | 第64-69页 |
| 5.3.1. 路段流量统计 | 第65-66页 |
| 5.3.2. 路段速度变化统计 | 第66-67页 |
| 5.3.3. 拥堵路段统计 | 第67-69页 |
| 5.4. 本章小结 | 第69-71页 |
| 6. 总结与展望 | 第71-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简历 | 第78-79页 |