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多源交通数据的统计建模

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景和意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 多源异构交通数据研究综述第9-10页
        1.2.2 文本信息抽取研究现状第10-11页
        1.2.3 交通流预测研究现状第11-12页
    1.3 论文研究内容第12页
    1.4 论文组织结构第12-14页
第二章 交通文本信息抽取第14-31页
    2.1 条件随机场第14-18页
        2.1.1 条件随机场简介第14-16页
        2.1.2 条件随机场参数估计第16-17页
        2.1.3 条件随机场模型预测第17-18页
    2.2 交通文本信息抽取的具体实现第18-30页
        2.2.1 交通文本分词第19页
        2.2.2 CRFs模型实现第19-24页
        2.2.3 信息抽取实现第24-26页
        2.2.4 模型优化第26-30页
    2.3 本章小结第30-31页
第三章 交通数据时间序列建模第31-62页
    3.1 一元时间序列交通数据分析第31-39页
        3.1.1 信息准则第31-32页
        3.1.2 一元时间序列的参数估计第32-36页
        3.1.3 一元时间序列中的干预分析第36-39页
    3.2 多元时间序列交通数据分析第39-52页
        3.2.1 多元时间序列的相关性第39-40页
        3.2.2 VAR模型第40-47页
        3.2.3 VMA模型第47-50页
        3.2.4 VARMA模型第50-52页
    3.3 交通数据实证分析第52-61页
        3.3.1 贵阳市小型载客汽车新注册数据的一元时间序列建模第52-55页
        3.3.2 贵阳市新注册车辆数据的多元时间序列建模第55-57页
        3.3.3 贵阳市高峰期交通流数据多元时间序列建模第57-61页
    3.4 本章小结第61-62页
第四章 多源交通数据可视化第62-66页
    4.1 交通状况文本分类第62-63页
    4.2 交通文本地理可视化第63-64页
    4.3 交通流可视化第64-65页
    4.4 本章小结第65-66页
第五章 结论与展望第66-67页
    5.1 当前进行的工作总结第66页
    5.2 进一步研究方向第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-70页
附录第70-72页
    1、项目参与经历第70页
    2、科研论文第70-71页
    3、竞赛获奖第71-72页

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