| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 城市交通路况特征的分析方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 系统开发技术 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 城市交通路况特征分析方法研究 | 第15-24页 |
| 2.1 ST-DBSCAN时空聚类分析方法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 时空聚类分析概述 | 第15页 |
| 2.1.2 ST-DBSCAN时空聚类算法 | 第15-18页 |
| 2.1.3 ST-DBSCAN时空聚类算法实现步骤 | 第18-19页 |
| 2.2 时空自相关分析方法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 全局时空Moran's I指数 | 第19-20页 |
| 2.2.2 局部时空Moran's I指数 | 第20-21页 |
| 2.2.3 时空Moran散点图 | 第21-24页 |
| 3 城市交通路况特征分析算法实现 | 第24-40页 |
| 3.1 城市交通路况特征的数据探索性分析 | 第24-27页 |
| 3.1.1 时间角度的数据探索性分析 | 第24-25页 |
| 3.1.2 空间角度的数据探索性分析 | 第25-27页 |
| 3.2 城市交通路况ST-DBSCAN算法实现 | 第27-31页 |
| 3.2.1 ST-DBSCAN算法的服务器实现 | 第27-29页 |
| 3.2.2 ST-DBSCAN时空聚类的结果分析 | 第29-31页 |
| 3.3 城市交通路况时空自相关分析算法实现 | 第31-40页 |
| 3.3.1 时空自相关分析算法的服务器实现 | 第31-33页 |
| 3.3.2 时空自相关的结果分析 | 第33-40页 |
| 4 城市交通路况WebGIS分析系统设计与开发 | 第40-61页 |
| 4.1 城市交通路况WebGIS分析系统设计 | 第40-45页 |
| 4.1.1 系统结构设计 | 第40-41页 |
| 4.1.2 系统数据库设计 | 第41-43页 |
| 4.1.3 系统界面设计 | 第43-44页 |
| 4.1.4 系统功能设计 | 第44-45页 |
| 4.2 城市交通路况WebGIS分析系统开发 | 第45-61页 |
| 4.2.1 时空聚类分析功能 | 第45-47页 |
| 4.2.2 时空自相关分析功能 | 第47-51页 |
| 4.2.3 路况统计分析功能 | 第51-58页 |
| 4.2.4 路况导航功能 | 第58-61页 |
| 5 总结和展望 | 第61-62页 |
| 5.1 论文总结 | 第61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文和参与项目情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |