基于GPS数据的公交车和小汽车方式识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.3 国内外研究综述 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第14-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第14-17页 |
| 第2章 基于GPS数据的公交和小汽车出行特征分析 | 第17-37页 |
| 2.1 基于GPS的出行数据调查及处理 | 第17-24页 |
| 2.1.1 GPS设备选择 | 第17-18页 |
| 2.1.2 调查方案设计 | 第18-20页 |
| 2.1.3 GPS数据特征 | 第20-22页 |
| 2.1.4 数据处理 | 第22-24页 |
| 2.2. 公交车和小汽车出行特征参数提取 | 第24-29页 |
| 2.2.1 运行轨迹类参数提取算法设计 | 第24-29页 |
| 2.2.2 参数选择 | 第29页 |
| 2.3 公交车和小汽车出行特征分析 | 第29-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 公交车和小汽车方式识别 | 第37-52页 |
| 3.1 方式识别方法 | 第37-38页 |
| 3.1.1 识别方法特点总结 | 第37页 |
| 3.1.2 识别方法选择 | 第37-38页 |
| 3.2 基于规则的公交车和小汽车方式识别 | 第38-42页 |
| 3.2.1 提取特征参数 | 第38-39页 |
| 3.2.2 识别公交车和小汽车 | 第39-42页 |
| 3.3 基于支持向量机的公交车和小汽车方式识别 | 第42-48页 |
| 3.3.1 支持向量机建模理论 | 第42-45页 |
| 3.3.2 SVC模型构建 | 第45-46页 |
| 3.3.3 实验及结果分析 | 第46-48页 |
| 3.4 公交车和小汽车识别结果分析 | 第48-49页 |
| 3.5 识别精度及方法可转移性验证 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 实例分析 | 第52-60页 |
| 4.1 GPS数据处理 | 第52-54页 |
| 4.2 参数提取 | 第54-56页 |
| 4.3 公交车和小汽车方式识别 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文总结 | 第60-61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简介 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
