基于高速公路收费数据的疑似非法客运车辆辨识方法研究

目录

声明

摘要

第一章绪论

1．1研究背景及意义

1．1．1研究背景

1．1．2研究意义

1．2国内外研究现状

1．2．1高速公路收费数据的应用

1．2．2非法客运研究现状

1．2．3研究现状总结

1．3研究内容

1．4研究技术路线

第二章非法客运现象分析

2．2．1非法客运模式分析

2．2．2非法客运车辆总体分布

2．3非法客运市场特征

2．4非法客运存在机理及危害分析

2．4．1存在机理分析

2．4．2社会危害分析

2．5本章小结

第三章基于高速公路收费数据的非法客运车辆出行特征分析

3．1高速公路收费数据特征

3．1．1数据格式

3．1．2数据特性

3．2数据清洗方法

3．2．1缺失数据清洗

3．2．2错误数据清洗

3．3出行空间特征

3．3．1出行强度

3．3．2出行空间集中度

3．3．3日均出行次数

3．4出行时间特征

3．4．1周末出行强度

3．4．2早晚高峰出行占比

3．5出行特征值集合

3．6本章小结

第四章基于聚类算法的疑似非法客运车辆辨识方法研究

4．1聚类算法概述

4．1．1 K-MEANS算j法

4．1．2 DBSCAN算法

4．2辨识方法的建立

4．2．1基于空间特征的辨识方法

4．2．2基于空间与时间特征的辨识方法

4．3聚类算法的选取依据

4．3．1聚类有效性评价指标选取

4．3．2聚类算法选取

4．4聚类结果选择分析

4．4．1出行特征突变点分析

4．4．2基于突变点的聚类结果选择分析

4．5辨识方法总结

4．6本章小结

第五章实例分析与方法验证

5．1高速公路收费数据清洗

5．1．2数据基础

5．1．2数据清洗

5．2疑似非法客运车辆的辨识

5．2．1特定线路的选取

5．2．2基于空间特征的辨识

5．2．3基于空间与时间特征的辨识

5．3方法的验证

5．3．1不同月份的辨识结果对比分析

5．3．2车辆的使用性质分析

5．3．3执法结果分析

5．4非法客运车辆与普通车辆对比分析

5．4．1特定线路出行强度均值对比

5．4．2小时出行频率对此

5．5本章小结

第六章疑似非法客运车辆辨识系统设计

6．1系统分析

6．1．1系统需求分析

6．1．2系统功能分析

6．2系统概要设计

6．2．1系统总体结构

6．2．2系统流程设计

6．2．3系统模块设计

6．3系统详细设计与实现

6．3．1参数选择与计算模块

6．3．2特征值聚类模块

6．3．3特征值突变点计算模块

6．4本章小结

第七章总结与展望

7．1总结

7．1．1结论

7．1．2创新点

7．2展望

致谢

参考文献

附录

攻读学位期间取得的研究成果