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通话规律的统计分析和建模

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 本文主要工作第12页
    1.3 论文章节安排第12-14页
第二章 相关技术研究第14-28页
    2.1 国内外研究现状第14-16页
    2.2 相关定义第16-18页
        2.2.1 社团演化跟踪算法的相关定义第16页
        2.2.2 基站活动的定义第16-17页
        2.2.3 基站活动的相似性定义第17-18页
    2.3 社交网络基本理论第18-23页
        2.3.1 社交网络的概念第18页
        2.3.2 社交网络的组成元素第18-19页
        2.3.3 社交网络的统计特征第19-23页
    2.4 社团划分的经典算法第23-25页
        2.4.1 K-L算法第23页
        2.4.2 分裂算法第23-24页
        2.4.3 凝聚算法第24-25页
    2.5 现有社区演化跟踪算法介绍第25-27页
        2.5.1 基于点重合的演化跟踪算法第26页
        2.5.2 基于边重合的社团跟踪算法第26-27页
        2.5.3 基于中心结点的演化跟踪算法第27页
    2.6 本章小结第27-28页
第三章 数据集预处理第28-34页
    3.1 数据集说明第28-31页
        3.1.1 电信数据集说明第28-29页
        3.1.2 行政区域划分说明第29-30页
        3.1.3 土地利用类型说明第30-31页
    3.2 数据的导入第31-32页
    3.3 数据的清洗和转换第32-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第四章 基于基站间通话图的区域划分分析第34-48页
    4.1 Voronoi结构简介第34-36页
        4.1.1 Voronoi结构的定义与性质第34页
        4.1.2 Voronoi图的生成方法第34-36页
    4.2 实验数据第36-37页
    4.3 基站服务范围的划分第37-38页
    4.4 基站间联系网统计特征分析第38-43页
        4.4.1 节点间通话频率分布第39页
        4.4.2 度分布第39-41页
        4.4.3 行政区域划分的同质性分析第41-43页
    4.5 基站间联系网络的社区结构挖掘第43-47页
    4.6 本章小结第47-48页
第五章 基于基站间通话图的城市社区演化分析第48-59页
    5.1 基于Louvain算法的社团演化跟踪算法第48-49页
    5.2 实验数据第49页
    5.3 社区演化过程分析第49-58页
        5.3.1 工作日和周末城市社区的演变分析第49-53页
        5.3.2 一天随时间变化的社区演化分析第53-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 基于基站活动的土地利用类型分析第59-70页
    6.1 实验数据第59-60页
    6.2 基站活动的分析第60-62页
        6.2.1 基站活动的整体分析第60-61页
        6.2.2 基站活动的相似性分析第61页
        6.2.3 基站活动的互相关分析第61-62页
    6.3 基站活动在土地利用识别中的应用第62-69页
        6.3.1 基站活动相似关系网络的定义第62-63页
        6.3.2 土地利用类型的识别第63-67页
        6.3.3 土地利用识别的验证第67-69页
    6.4 本章小结第69-70页
第七章 全文工作总结第70-72页
    7.1 工作总结第70页
    7.2 未来的工作第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-76页
攻读硕士学位期间取得的成果第76-77页

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