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采用低频采样浮动车数据的城市路段行程时间估计与预测

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·研究背景及研究意义第10-11页
   ·研究对象第11-12页
   ·主要技术及发展现状第12-17页
     ·行程时间采集方式第12-13页
     ·基于GPS浮动车的路段行程时间/速度估计国内外研究历史与现状第13-15页
     ·行程时间预测技术第15-17页
   ·主要内容及论文结构第17-20页
     ·主要研究内容第17-18页
     ·论文组织结构第18-20页
第2章 GPS浮动车原理及关键技术第20-29页
   ·引言第20页
   ·GPS浮动车系统原理及应用第20-22页
     ·GPS浮动车系统第20-21页
     ·GPS浮动车系统在ITS中的应用第21-22页
   ·GPS定位原理第22页
   ·车辆的地图匹配及轨迹跟踪第22-26页
     ·基于车辆行驶方向的点线匹配算法第23-24页
     ·利用车辆行驶连续性修正错误匹配第24-25页
     ·车辆轨迹跟踪第25-26页
   ·实例分析第26页
   ·本章小结第26-29页
第3章 路段平均行程时间估计第29-42页
   ·引言第29-30页
   ·模糊C均值聚类第30-32页
     ·聚类分析第30页
     ·模糊集第30页
     ·K均值聚类算法第30-31页
     ·模糊C均值聚类(FCM)第31-32页
   ·单辆浮动车路段行程时间估计第32-35页
     ·速度积分法和端点时差法第33-34页
     ·改进端点时差法估计单车路段行程时间第34-35页
   ·路段平均行程时间估计第35-37页
   ·实例分析第37-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 路段行程时间短时预测第42-59页
   ·引言第42-43页
   ·支持向量回归机第43-48页
     ·ε-支持向量回归机第43-46页
     ·ν-支持向量回归机第46-47页
     ·核函数第47-48页
   ·路段行程时间预测模型的建立第48-53页
     ·时间序列支持向量机预测模型第48-49页
     ·结合路段时空性的行程时间预测模型第49-50页
     ·回归模型和核函数选择第50-51页
     ·模型求解第51-53页
   ·实例分析第53-57页
     ·实例数据第53-54页
     ·实例应用第54-57页
   ·本章小结第57-59页
第5章 系统构建与实现第59-69页
   ·引言第59页
   ·需求分析第59-60页
   ·系统构建第60-64页
   ·系统实现第64-68页
     ·GPS管理系统实现第64-66页
     ·信息发布系统第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第6章 结论与展望第69-71页
   ·结论第69-70页
   ·展望第70-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-76页
攻读硕士学位期间发表的论文第76页
攻读硕士学位期间参研项目第76页
攻读硕士学位期间获得成果第76页

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