| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容及本文的组织结构 | 第10-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 公交线路数据采集系统概述 | 第12-28页 |
| ·Windows Mobile 智能设备开发环境 | 第12-16页 |
| ·GPS 经纬度的获取方法 | 第16-18页 |
| ·公交数据分析 | 第18-22页 |
| ·Google 地图服务的相关技术 | 第22-27页 |
| ·地理信息系统（GIS） | 第22-24页 |
| ·Google Maps API | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 数据终端采集系统 | 第28-47页 |
| ·公交线路数据终端采集模型 | 第28-32页 |
| ·采集模型的建立 | 第28-29页 |
| ·SQL Server CE 与 SQL Server 间数据的存取 | 第29-32页 |
| ·公交线路数据表结构设计 | 第32-33页 |
| ·公交线路数据终端采集功能模块 | 第33-46页 |
| ·远程数据访问（RDA）功能的实现 | 第33-37页 |
| ·公交线路信息功能模块 | 第37-41页 |
| ·公交站点信息功能模块 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 公交线路数据处理 | 第47-56页 |
| ·聚类算法的基本概念 | 第47-50页 |
| ·传统的 K 均值聚类算法 | 第50页 |
| ·改进的 K 均值聚类算法 | 第50-53页 |
| ·聚类数目 K 的选择 | 第51-52页 |
| ·算法描述 | 第52页 |
| ·算法流程 | 第52-53页 |
| ·公交线路数据处理实验结果 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 公交线路数据可视化与维护 | 第56-67页 |
| ·地图功能的设计与实现 | 第56-60页 |
| ·地图 API 加载 | 第57-58页 |
| ·地图显示浏览功能 | 第58-60页 |
| ·在地图上加载并维护公交数据 | 第60-66页 |
| ·关键技术 | 第60-62页 |
| ·数据加载功能实现 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论和展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 发表论文 | 第73页 |