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基于车联网的道路车辆密度分布及预测技术研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 论文研究背景及意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-13页
        1.2.1 车联网研究现状第9-12页
        1.2.2 车辆密度及交通流预测研究现状第12-13页
    1.3 研究内容与论文结构第13页
    1.4 本章小结第13-14页
第二章 基于车联网车辆密度分布及预测系统简介第14-25页
    2.1 系统整体框架简介第14页
    2.2 交通流数据采集简介第14-16页
        2.2.1 固定式采集技术第14-15页
        2.2.2 移动式采集技术第15-16页
    2.3 交通流数据存储简介第16-18页
        2.3.1 交通流数据传输方式第16-17页
        2.3.2 交通流数据格式第17-18页
    2.4 交通流数据处理简介第18-24页
        2.4.1 数据清洗技术简介第18-20页
        2.4.2 数据修复技术简介第20-22页
        2.4.3 数据预测模型简介第22-24页
    2.5 系统展示实现简介第24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 基于车联网车辆密度分布及预测关键技术研究第25-44页
    3.1 车辆密度分布及预测关键技术概述第25页
    3.2 交通流数据采集关键技术研究第25-26页
    3.3 交通流数据的预处理技术研究第26-29页
        3.3.1 交通流数据的清洗第27-28页
        3.3.2 交通流数据的修复第28-29页
    3.4 地图匹配算法研究第29-35页
        3.4.1 地图匹配算法要求第29-30页
        3.4.2 拟合角度距离地图匹配算法第30-34页
        3.4.3 地图匹配实例第34-35页
    3.5 车辆密度分布研究及仿真分析第35-37页
        3.5.1 车辆密度的定义第35页
        3.5.2 车辆密度分布及概率密度分布分析第35-36页
        3.5.3 仿真结果分析第36-37页
    3.6 交通流趋势预测研究及仿真分析第37-43页
        3.6.1 交通流预测算法要求第37-39页
        3.6.2 改进的三次指数平滑预测算法第39-42页
        3.6.3 仿真结果分析第42-43页
    3.7 本章小结第43-44页
第四章 基于车联网车辆密度分布及预测系统软件实现第44-66页
    4.1 软件实现系统整体架构简介第44页
    4.2 软件实现系统需求分析第44-45页
        4.2.1 服务器端需求分析第44-45页
        4.2.2 客户端需求分析第45页
    4.3 软件实现系统功能模块划分第45-47页
        4.3.1 服务器功能第45-46页
        4.3.2 客户端功能第46-47页
    4.4 开发环境及相关技术介绍第47-49页
        4.4.1 开发环境第47页
        4.4.2 相关技术第47-49页
    4.5 服务器端实现第49-53页
        4.5.1 数据库设计第49-51页
        4.5.2 登录校验模块第51-52页
        4.5.3 数据处理模块第52-53页
    4.6 客户端实现第53-62页
        4.6.1 页面布局设计第54-57页
        4.6.2 登录模块第57-58页
        4.6.3 地图展示模块第58-60页
        4.6.4 历史数据及预测数据模块第60-62页
        4.6.5 个人中心模块第62页
    4.7 软件系统的测试第62-65页
        4.7.1 测试的目的第62-63页
        4.7.2 测试的环境第63页
        4.7.3 测试的内容及结果第63-65页
    4.8 本章小结第65-66页
第五章 总结与展望第66-68页
    5.1 研究工作总结第66页
    5.2 研究工作展望第66-68页
参考文献第68-70页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第70-71页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第71-72页
致谢第72页

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