基于特征的轨迹数据集化简研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第11-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 轨迹数据集化简压缩概述 | 第14-25页 |
| 2.1 轨迹基本概念 | 第14-15页 |
| 2.2 相关轨迹预处理技术 | 第15-19页 |
| 2.2.1 轨迹噪点过滤算法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 路网匹配算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 轨迹划分算法 | 第17-19页 |
| 2.3 轨迹数据集压缩化简研究现状 | 第19-24页 |
| 2.3.1 轨迹压缩 | 第19-23页 |
| 2.3.2 轨迹数据集化简 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于预测模型的轨迹数据压缩方法 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 研究概述 | 第26-28页 |
| 3.2.1 整体框架 | 第26页 |
| 3.2.2 相关定义 | 第26-28页 |
| 3.3 空间轨迹压缩 | 第28-31页 |
| 3.3.1 部分匹配预测模型 | 第28页 |
| 3.3.2 基于预测的空间轨迹压缩 | 第28-31页 |
| 3.4 时间轨迹压缩 | 第31-34页 |
| 3.5 实验分析 | 第34-36页 |
| 3.5.1 实验数据及运行环境 | 第34页 |
| 3.5.2 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于特征的子轨迹数据集化简方法 | 第37-58页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 问题定义 | 第38-42页 |
| 4.2.1 算法整体处理框架 | 第38-39页 |
| 4.2.2 特征轨迹表示 | 第39-40页 |
| 4.2.3 轨迹划分 | 第40-41页 |
| 4.2.4 子轨迹数据集采样 | 第41-42页 |
| 4.3 基于代表性的轨迹划分算法 | 第42-45页 |
| 4.4 基于特征的子轨迹采样算法 | 第45-51页 |
| 4.4.1 局部启发式进化算法 | 第46-50页 |
| 4.4.2 模拟退火准则 | 第50-51页 |
| 4.5 实验分析 | 第51-56页 |
| 4.5.1 实验设定 | 第52-53页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 全文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
