保留方向信息的在线轨迹压缩算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 轨迹压缩方法的国内外研究历史与现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第13页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 轨迹压缩的分类 | 第15-20页 |
| 2.1 轨迹数据来源的分类 | 第15-16页 |
| 2.2 语义压缩 | 第16-17页 |
| 2.3 基于路网结构的轨迹压缩 | 第17页 |
| 2.4 线段简化压缩方法 | 第17-19页 |
| 2.4.1 基于信息丢失 | 第17-18页 |
| 2.4.2 基于处理时间 | 第18-19页 |
| 2.4.3 基于误差度量 | 第19页 |
| 2.5 现有方法面临的问题 | 第19-20页 |
| 第三章 误差度量 | 第20-28页 |
| 3.1 保留位置信息的轨迹压缩 | 第20-24页 |
| 3.1.1 不同的距离度量 | 第20-22页 |
| 3.1.2 Douglas-Peucker算法 | 第22-23页 |
| 3.1.3 SlidingWindow算法 | 第23-24页 |
| 3.2 保留方向信息的轨迹压缩 | 第24-25页 |
| 3.3 对比 | 第25-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 Angular算法 | 第28-43页 |
| 4.1 相关定义 | 第28-30页 |
| 4.2 理论性质 | 第30-31页 |
| 4.3 Angular算法 | 第31-33页 |
| 4.4 对比算法 | 第33-37页 |
| 4.4.1 DBDP算法 | 第34-36页 |
| 4.4.2 DBGD算法 | 第36-37页 |
| 4.5 实验 | 第37-41页 |
| 4.5.1 数据集 | 第37-38页 |
| 4.5.2 压缩时间w.r.t缓冲区大小 | 第38-39页 |
| 4.5.3 压缩时间w.r.t数据规模 | 第39-40页 |
| 4.5.4 压缩时间w.r.t误差阈值 | 第40-41页 |
| 4.5.5 压缩率w.r.t误差阈值 | 第41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 Interval算法 | 第43-56页 |
| 5.1 Angular算法的局限性 | 第43-44页 |
| 5.2 相关定义 | 第44-48页 |
| 5.2.1 误差上界和下界 | 第45-47页 |
| 5.2.2 误差超过阈值的充分必要条件 | 第47-48页 |
| 5.3 Interval算法 | 第48-49页 |
| 5.4 算法对比分析 | 第49-50页 |
| 5.5 实验 | 第50-55页 |
| 5.5.1 数据集 | 第50页 |
| 5.5.2 压缩时间w.r.t缓冲区大小 | 第50-51页 |
| 5.5.3 压缩时间w.r.t数据规模 | 第51-53页 |
| 5.5.4 压缩时间w.r.t误差阈值 | 第53-54页 |
| 5.5.5 压缩率w.r.t误差阈值 | 第54-55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 全文总结 | 第56页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第60页 |
